Neural Network Symmetrisation in Concrete Settings

要約

Cornish (2024) は最近、マルコフ圏の抽象的な文脈におけるニューラル ネットワークの対称性の一般理論を示しました。
これらの結果の高レベルの概要と、決定論的関数とマルコフ カーネルの対称化に対するその具体的な意味について説明します。

要約(オリジナル)

Cornish (2024) recently gave a general theory of neural network symmetrisation in the abstract context of Markov categories. We give a high-level overview of these results, and their concrete implications for the symmetrisation of deterministic functions and of Markov kernels.

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