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新的几何方法对神经网络中的卷积滤波器进行参数化
研究人员开发了一种新颖的几何方法来参数化神经网络中的卷积滤波器。该方法将滤波器表示为滤波器空间内的固定维子空间，而不是单个向量。这项工作使用Grassmannian几何建立了射影参数化，证明该映射是一个闭合嵌入，并产生一个光滑的射影神经网络簇。研究还探讨了与滤波器冗余和低秩卷积的潜在联系，尽管应用提案需要进一步的数值验证。
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AI材料初创公司Apoha融资3600万美元，打造“液体智能”
Apoha是一家专注于开发用于材料创造的AI模型的初创公司，已完成3600万美元的A轮融资，并正式走出隐秘模式。该公司采用一种名为“液体智能”的新颖方法，该方法分析材料在压力下在液体中产生的波形，以预测和设计其特性。该技术旨在通过提供独特的材料行为数据，加速制药和食品生产等各个行业的新物质发现。