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Clifford algebra
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Clifford Algebra Decomposes Linear Layers for Deep Learning
研究人员开发了一种新颖的方法，使用 Clifford 代数分解深度学习模型中的线性层。这种方法将线性变换表示为双向量（表示定向平面的几何对象）的组合。所得算法使用的参数比传统的稠密矩阵少得多，有可能降低计算成本。
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Toward a Functional Geometric Algebra for Natural Language Semantics
一篇新论文提出几何代数（GA）作为自然语言语义的优越数学基础，超越了传统的线性代数。提出的函数几何代数（FGA）框架旨在增强组合语义、类型敏感性和可解释性。这种方法将嵌入空间扩展到 $2^n$ 多向量代数，为表示语义概念及其交互提供了更大的结构组织。