論文の概要: What is an equivariant neural network?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07362v1
• Date: Sun, 15 May 2022 19:24:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-17 15:00:26.408272
• Title: What is an equivariant neural network?
• Title（参考訳）: 等価ニューラルネットワークとは何か?
• Authors: Lek-Heng Lim and Bradley J. Nelson
• Abstract要約: コンピュータビジョンのための深層畳み込みニューラルネットワークから、タンパク質構造予測のためのAlphaFold 2まで、機械学習におけるブレークスルーの基礎となる概念である同変ニューラルネットワークについて説明する。 基本的な数学的アイデアは単純であるが、実践的な実現をもたらす工学的な複雑さによってしばしば曖昧にされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.107386212926702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explain equivariant neural networks, a notion underlying breakthroughs in machine learning from deep convolutional neural networks for computer vision to AlphaFold 2 for protein structure prediction, without assuming knowledge of equivariance or neural networks. The basic mathematical ideas are simple but are often obscured by engineering complications that come with practical realizations. We extract and focus on the mathematical aspects, and limit ourselves to a cursory treatment of the engineering issues at the end.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータビジョンのための深層畳み込みニューラルネットワークから,等価性やニューラルネットワークの知識を前提にせず,タンパク質構造予測のためのアルファフォールド2まで,機械学習の基礎となる概念である同変ニューラルネットワークについて述べる。 基本的な数学的アイデアは単純であるが、実践的な実現をもたらす工学的な複雑さによってしばしば曖昧にされる。 我々は、数学的な側面を抽出し、焦点を絞って、最後には工学的な問題を扱います。

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