arXiv · ML· Joshua Williamson, Niall Jeffrey, Lorne Whiteway·· 8 小时前AI 评分21
球面上实现SO(3)-等变卷积神经网络
Learning without relearning physical symmetry: an SO(3)-equivariant convolutional network (CNN) on the sphere
AI 导读
提出一种球面上新的SO(3)-等变卷积神经网络，避免模型浪费算力重新学习物理对称性，使仿真需求大幅降低。 基于steerable滤波器、平行传输和自旋加权特征构建SO(3)-等变卷积，可证明在给定带限下精确等变。 在基准测试中，该方法给出最精确的稠密梯度回归及有竞争力的宇宙微波背景本底去除结果；在基于仿真的引力透镜推断中，可获得最紧的后验分布。
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