12:09
官方账号arXiv cs.LG@Peter Lippmann, Fred A. Hamprecht
73°
推荐理由：这篇教程帮你理解3D数据中的旋转等变性，从数学基础到实际应用都有详细讲解。
几何深度学习
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9月1日
12:09
这篇教程全面介绍3D数据机器学习中的旋转等变性概念。文章从物理和几何直觉出发，构建了从几何深度学习到群论的必要数学工具。教程涵盖了欧几里得图上的消息传递、球谐函数、Wigner矩阵等关键概念，并详细解释了现代等变性架构的构建方法。
5月14日
13:26
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官方账号arXiv cs.LG@Dongzhe Zheng, Tao Zhong, Christine Allen-Blanchette
精选
推荐理由：Hodge分解为神经算子学习提供了严格的数学框架，解决了物理场模拟中拓扑与几何动力学的分离难题。做计算物理、几何深度学习或科学机器学习的团队，可以直接用开源的HSD架构提升模型对物理不变量的保真度。