"Architecting Invariance" dives into a specific type of neural network architecture called permutation equivariant networks. These networks process sets of data, where the order of items doesn't matter. The book explores how these networks achieve a key property called permutation invariance, meaning they produce the same output regardless of how the input elements are shuffled. This allows the… Mehr zeigen networks to be more efficient and generalize better on set-based data by focusing on the content rather than order. The book likely explains how these networks are designed and analyzes their capabilities for various tasks involving sets. Weniger zeigen

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Produktinformationen

Technische Daten

Erscheinungsdatum

15.06.2024

Sprache

Englisch

EAN

9783384262165

Herausgeber

tredition

Sonderedition

Nein

Autor

Sanjay

Seitenanzahl

138

Einbandart

Broschiert

Einbandart Details

Klebebindung

Schlagwörter

Permutation Equivariant Networks (PENs), Deep Learning, Neural Networks, Set-Based Learning, Deep Sets, Equivariant Layers, Message Passing Networks, Group Theory, Invariant Feature Extraction, Permutation Invariance

Thema-Inhalt

MKJ - Neurologie und klinische Neurophysiologie PSA - Biowissenschaften, allgemein PSX - Humanbiologie

Höhe

234 mm

Breite

15.5 cm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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