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解释等变表示
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了潜在表示中等变模型对归纳偏好的影响，并通过两个例子展示了这些原则的作用。作者还证明了等变神经网络中记录的现象在标准神经网络中也存在。
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关键要点
- 本文研究了潜在表示中等变模型对归纳偏好的影响。
- 不考虑归纳偏好会导致下游任务的性能降低。
- 通过使用潜在表示的不变投影来有效考虑归纳偏好。
- 提出了选择不变投影的原则，并通过两个例子展示其影响。
- 第一个例子是用于分子图形生成的置换等变变分自编码器，展示了设计不变投影的可能性。
- 第二个例子是用于图像分类的旋转等变表示，说明了如何使用随机不变投影保留信息。
- 对不变潜在表示的分析证明其优于等变对应物。
- 等变神经网络中的现象在标准神经网络中也存在，尤其是通过数据增强鼓励不变性。
- 本文为更广泛的社区提供了处理等变模型歧义的有效工具。
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