יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.LG ·

פרמטריזציה גאומטרית של תת-מישורי פילטרי קונבולוציונליים: חד-צורתיות והקביעה הסגורה

Grassmann--Pl\"ucker Parametrization of Convolutional Filter Subspaces: Regularity and Closed Embeddings
הצעה לפרמטריזציה גאומטרית של תת-מישורי פילטרי קונבולוציונליים. המחברים טוענים כי זה יכול להיות כלי חדש להבנת פעילות רשתות עצביות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.03361v1 Announce Type: cross Abstract: We propose a geometric parametrization of the filters in a single convolutional layer: the parameter is no longer an ordered family of filter vectors, but a fixed-dimensional subspace of the filter space. For one-dimensional finite-stride convolution, the filter-to-convolution-operator correspondence gives an injective linear map $\mathcal{C}:\mathcal{K}\to H$. This map sends filter subspaces in $\mathrm{Gr}(q,\mathcal{K})$ to operator subspaces in $\mathrm{Gr}(q,H)$; composing it with the Pl\"ucker embedding yields a projective parametrization $\Phi:\mathrm{Gr}(q,\mathcal{K})\to\mathbb{P}(\bigwedge^q H)$. Using $T_U\mathrm{Gr}(q,\mathcal{K})\cong\mathrm{Hom}(U,\mathcal{K}/U)$, we compute the differential of the induced Grassmannian map and
קרא במקור המקורי