近日，帝国理工学院教授、Twitter 首席科学家 Michael Bronstein 发表了一篇长达160页的论文（或者说书籍），试图从对称性和不变性的视角从几何上统一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架构，构建深度学习的“爱尔兰根纲领”！本文是Michael Bronstein对论文的精华介绍。

「几何深度学习」试图从对称性和不变性的视角从几何上统一多种机器学习问题。这些原理不仅为卷积神经网络的性能突破和最近大热的图神经网络奠定了基础，也提供了一种原理性的方法来构建针对具体问题的新型归纳偏置。 

  • 论文名称：Geometric Deep Learning Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges
  • 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.13478.pdf

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