如何让等变神经网络可解释性更强？试试将它分解成「简单表示」

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原标题：如何让等变神经网络可解释性更强？试试将它分解成「简单表示」
关键字：神经网络,表示,线性,解读,周期性
文章来源：机器之心
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机器之心报道
编辑：Panda神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。
而要研究等变神经网络，可使用表示论（representation theory）这种数学工具。（请注意，「表示」这一数学概念不同于机器学习领域中的「表征」的典型含义。本论文仅使用该术语的数学意义。）
近日，Joel Gibson、Daniel Tubbenhauer 和 Geordie Williamson 三位研究者对等变神经网络进行了探索，并研究了分段线性表示论在其中的作用。论文标题：Equivariant neural networks and piecewise linear representation theory
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.00949
在表示论中，简单表示（simple representation）是指该理论的

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