Fugu-MT 論文翻訳(概要): How Jellyfish Characterise Alternating Group Equivariant Neural Networks

論文の概要: How Jellyfish Characterise Alternating Group Equivariant Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10152v1
Date: Tue, 24 Jan 2023 17:39:10 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-01-25 12:58:19.023010
Title: How Jellyfish Characterise Alternating Group Equivariant Neural Networks
Title（参考訳）: 交互群同変ニューラルネットワークのゼリーフィッシュ特性
Authors: Edward Pearce-Crump
Abstract要約: 学習可能で線型で$A_n$-equivariantな層関数の基底は、そのようなテンソルパワー空間の間の$mathbbRn$の標準基底である。また,本手法が局所対称性に同値なニューラルネットワークの構築にどのように一般化するかについても述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We provide a full characterisation of all of the possible alternating group ($A_n$) equivariant neural networks whose layers are some tensor power of $\mathbb{R}^{n}$. In particular, we find a basis of matrices for the learnable, linear, $A_n$-equivariant layer functions between such tensor power spaces in the standard basis of $\mathbb{R}^{n}$. We also describe how our approach generalises to the construction of neural networks that are equivariant to local symmetries.
Abstract（参考訳）: 我々は、層が$\mathbb{R}^{n}$のテンソルパワーを持つ任意の交互群(A_n$)同変ニューラルネットワークの完全な特徴付けを提供する。特に、学習可能で線型で$A_n$-同変な層函数に対する行列の基底は、そのようなテンソルパワー空間の間の標準基底$\mathbb{R}^{n}$である。また,本手法が局所対称性に同値なニューラルネットワークの構築にどのように一般化するかについても述べる。

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