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finite group
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新算法实现具有群不变性的高效学习
研究人员开发了一种新的多项式时间算法，用于学习具有精确群不变性的问题，该算法可应用于有限群和无限群。这一进展为不变和等变方法在几何机器学习中的成功提供了计算解释。此外，该研究还解决了当不变群未知时对称性发现的挑战，证明了在多项式时间内可以识别精确对称性并将其用于回归任务的学习。
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Siamese GNN 以 95.9% 的准确率预测有限群的子群关系
研究人员开发了一种 Siamese 图神经网络 (Siamese GNN) 来预测有限群中的子群关系。该模型使用 Cayley 图表示群，并生成与代数特征相结合的嵌入。该方法在独立测试集上达到了 95.9% 的准确率，展示了几何深度学习在计算群论问题中的潜力。