实体
Equivariant Networks for Hierarchical Structures
Equivariant Networks for Hierarchical Structures
PulseAugur coverage of Equivariant Networks for Hierarchical Structures — every cluster mentioning Equivariant Networks for Hierarchical Structures across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
0
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
0
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
Flash EQ-Linear 利用傅里叶变换加速等变神经网络
研究人员开发了 Flash EQ-Linear，这是一种旨在显著加速神经网络中等变线性层的新型算法。通过利用傅里叶卷积定理和实数离散傅里叶变换的共轭对称性，该方法降低了计算复杂度。已为前向和后向传播实现了专用的 CUDA 内核，与现有的等变和非等变基线相比，在算子级别实现了高达 2 倍的加速，在 Flash EQ-ViT 和 Flash EQ-Swin 等网络上实现了高达 1.7 倍的端到端加速。
-
新框架将网络等变性与数据对称性联系起来用于图像复原
研究人员开发了一个新的理论框架，以更好地理解图像复原任务中网络等变性与数据对称性之间的关系。他们提出了一个在数据集层面上对非严格对称性的可量化定义，并利用它来约束复原问题，从该约束中推导出模型等变性。这种方法产生了一个自适应的等变网络，能够动态地与单个样本的对称性对齐，在超分辨率、去噪和去雨实验中表现优于现有方法。