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等変ニューラルネットワークと区分線形表現論（Equivariant Neural Networks and Piecewise Linear Representation Theory）

田中専務

拓海先生、最近部下に「対称性を使ったニューラルネットワークが注目されています」と言われまして。正直、何がどう良いのか見当もつかないのですが、要するにうちの工場のデータにも使えるという話なのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで説明しますよ。1) 対称性（symmetry）はデータの繰り返しや変換を利活用して学習効率を上げる、2) 等変（equivariant）モデルはそのルールを構造として組み込みパラメータを減らせる、3) 著者たちはその数学的基盤を

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