如何讓等變神經網絡可解釋性更強？試試將它分解成「簡單表示」

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：如何讓等變神經網絡可解釋性更強？試試將它分解成「簡單表示」
關鍵字：神經網絡,表示,線性,解讀,周期性
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：Panda神經網絡是一種靈活且強大的函數近似方法。而許多應用都需要學習一個相對于某種對稱性不變或等變的函數。圖像識別便是一個典型示例 —— 當圖像發生平移時，情況不會發生變化。等變神經網絡（equivariant neural network）可為學習這些不變或等變函數提供一個靈活的框架。
而要研究等變神經網絡，可使用表示論（representation theory）這種數學工具。（請注意，「表示」這一數學概念不同于機器學習領域中的「表征」的典型含義。本論文僅使用該術語的數學意義。）
近日，Joel Gibson、Daniel Tubbenhauer 和 Geordie Williamson 三位研究者對等變神經網絡進行了探索，并研究了分段線性表示論在其中的作用。論文標題：Equivariant neural networks and piecewise linear representation theory
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.00949
在表示論中，簡單表示（simple representation）是指該理論的

原文鏈接：如何讓等變神經網絡可解釋性更強？試試將它分解成「簡單表示」

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：
作者簡介：