银晗的学习博客

尽管深度学习在很大程度上取代了手工制作的特征，但许多进步严重依赖于深度神经网络中的归纳偏差。将神经网络限制为和研究问题相关函数的一种有效方法是，利用问题的对称性、变换等变性（equivariance），通过研究某个对称组来简化当前问题的计算。最近，已经提出了等变E(3) 或 SE(3) 的各种形式和方法。其中许多工作在研究中间网络层的高阶表示类型方面实现了创新。然而，这些高阶表示的转换需要计算成本高昂的系数或近似值。