Cartesian-nj: 将e3nn扩展到不可约笛卡尔张量积和收缩

这篇文章宣布了3D深度学习领域的技术进步，特别侧重于扩展e3nn库的功能。核心贡献似乎与处理不可约笛卡尔张量积和收缩有关，这对于表示和操作具有特定对称性的数据非常重要。来源是ArXiv，表明这是一篇预印本，表明正在进行的研究以及未来发展和同行评审的潜力。

• •侧重于扩展e3nn库。
• •处理不可约笛卡尔张量积和收缩。
• •与3D深度学习和具有对称性的数据相关。
• •作为预印本发布在ArXiv上。