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机器学习中的群论方法 (2008) [pdf]

发布:2017年6月11日 19:40

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分析

这篇文章讨论了群论方法在机器学习中的应用，特别是参考了2008年的PDF。重点可能在于利用群对称性来提高模型性能、泛化能力和效率。论文的年代表明它可能是一项基础性工作，或者与最近的进展相比，是一个较少被探索的领域。

引用

“这篇文章可能探讨了如何使用群论将关于数据结构的先验知识（例如旋转或平移不变性）纳入机器学习模型。”

Learning to Plan, Planning to Learn: Adaptive Hierarchical RL-MPC for Sample-Efficient Decision Making

From GNNs to Symbolic Surrogates via Kolmogorov-Arnold Networks for Delay Prediction