OxML讲几何深度学习
mmbronstein · x · 2026-07-16
转发自 OxML 2026 的讲座内容，主题是 **Geometric Deep Learning**。 帖子提到 Petar Veličković 介绍了“Grids, Groups, Graphs, Geodesics and Gauges”，并回顾了几何深度学习书籍与框架的核心观点：现实世界的大多数学习问题并不是任意函数拟合，而是带有来自物理世界的结构与对称性。 摘要里还强调了该框架与 Felix Klein 的 Erlangen Programme 之间的联系：不同的学习架构可以被看作对几何对称性的不同处理方式。