Structured Representation Learning : From Homomorphisms and Disentanglement to Equivariance and Topography
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2025
- Hardcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces approaches to generalize the benefits of equivariant deep learning to a broader set of learned structures through learned homomorphisms. In the field of machine learning, the idea of incorporating knowledge of data symmetries into artificial neural networks is known as equivariant deep learning and has led to the development of cutting edge architectures for image and physical data processing. The power of these models originates from data-specific structures ingrained in them through careful engineering. To-date however, the ability for practitioners to build such a structure into models is limited to situations where the data must exactly obey specific mathematical symmetries. The authors discuss naturally inspired inductive biases, specifically those which may provide types of efficiency and generalization benefits through what are known as homomorphic representations, a new general type of structured representation inspired from techniques in physics and neuroscience. A review of some of the first attempts at building models with learned homomorphic representations are introduced. The authors demonstrate that these inductive biases improve the ability of models to represent natural transformations and ultimately pave the way to the future of efficient and effective artificial neural networks.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9783031881107
- Titel
- Structured Representation Learning : From Homomorphisms and Disentanglement to Equivariance and Topography
- Autor
- Thomas Anderson Keller
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Buch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3031881109
- ISBN-13
- 9783031881107
- Artikelgewicht
- 445 Gramm
- Abmessungen
- 246x173x15 mm
This book introduces approaches to generalize the benefits of equivariant deep learning to a broader set of learned structures through learned homomorphisms. In the field of machine learning, the idea of incorporating knowledge of data symmetries into artificial neural networks is known as equivariant deep learning and has led to the development of cutting edge architectures for image and physical data processing. The power of these models originates from data-specific structures ingrained in them through careful engineering. To-date however, the ability for practitioners to build such a structure into models is limited to situations where the data must exactly obey specific mathematical symmetries. The authors discuss naturally inspired inductive biases, specifically those which may provide types of efficiency and generalization benefits through what are known as homomorphic representations, a new general type of structured representation inspired from techniques in physics and neuroscience. A review of some of the first attempts at building models with learned homomorphic representations are introduced. The authors demonstrate that these inductive biases improve the ability of models to represent natural transformations and ultimately pave the way to the future of efficient and effective artificial neural networks.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Yue Song, Ph.D. is a Computing and Mathematical Sciences postdoctoral research fellow at Caltech. He pursued doctoral studies under the European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), where he was affiliated with the Multimedia and Human Understanding Group (MHUG) at the University of Trento, Italy, and the Amsterdam Machine Learning Lab (AMLab) at the University of Amsterdam, the Netherlands. He researches structured representation learning, specifically leveraging beneficial inductive biases from scientific disciplines such as math, physics, and neuroscience to improve and explain existing machine learning models.
Thomas Anderson Keller, Ph.D., is a postdoctoral research fellow at the Kempner Institute at Harvard University. He completed his doctorate under the supervision of Max Welling at the University of Amsterdam in the Amsterdam Machine Learning Lab (AMLab). His current research focuses on structured representation learning, probabilistic generative modeling, and biologically plausible learning. His research explores ways to develop deep probabilistic generative models that are meaningfully structured with respect to observed, real-world transformations. In the long term, the goal of Dr. Keller’s research is to understand the abstract mechanisms underlying the apparent sample efficiency and generalizability of natural intelligence, and ultimately integrate these into artificially intelligent systems.
Nicu Sebe, Ph.D., is a Professor at the University of Trento, Italy, where he is leading the research in the areas of multimedia analysis and human behavior understanding. He was the general co-chair of the IEEE FG 2008 and ACM Multimedia 2013. He was a program chair of ACM Multimedia 2011 and 2007, ECCV 2016, ICCV 2017, and ICPR 2020, and a general chair of ACM Multimedia 2022. He serves as the Co-Editor in Chief of the Computer Vision and Image Understanding journal. He is a fellow of IAPR and of .the European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS).
Max Welling, Ph.D., is a Research Chair in Machine Learning at the University of Amsterdam and a Distinguished Scientist at MSR. He is a Fellow at the Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) and the European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS) where he also serves on the founding board. His previous appointments include VP at Qualcomm Technologies, professor at UC Irvine, postdoc at U. Toronto and UCL under the supervision of Prof. Geoffrey Hinton, and postdoc at Caltech under the supervision of Prof. Pietro Perona. He finished his Ph.D. in theoretical high energy physics under the supervision of Nobel laureate Prof. Gerard ‘t Hooft.
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§ 4 Gewährleistung
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§ 5 Rechtswahl, Erfüllungsort, Gerichtsstand
(1) Es gilt deutsches Recht. Bei Verbrauchern gilt diese Rechtswahl nur, soweit hierdurch der durch zwingende Bestimmungen des Rechts des Staates des gewöhnlichen Aufenthaltes des Verbrauchers gewährte Schutz nicht entzogen wird (Günstigkeitsprinzip).
(2) Erfüllungsort für alle Leistungen aus den mit uns bestehenden Geschäftsbeziehungen sowie Gerichtsstand ist unser Sitz, soweit Sie nicht Verbraucher, sondern Kaufmann, juristische Person des öffentlichen Rechts oder öffentlich-rechtliches Sondervermögen sind. Dasselbe gilt, wenn Sie keinen allgemeinen Gerichtsstand in Deutschland oder der EU haben oder der Wohnsitz oder gewöhnliche Aufenthalt im Zeitpunkt der Klageerhebung nicht bekannt ist. Die Befugnis, auch das Gericht an einem anderen gesetzlichen Gerichtsstand anzurufen, bleibt hiervon unberührt.
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- Informationen zum Zustandekommen des Vertrages
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
- Vertragssprache, Vertragstextspeicherung
3.1. Vertragssprache ist deutsch.
3.2. Der vollständige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung können die Vertragsdaten über die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzverträgen und die Allgemeinen Geschäftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie übersandt.
- Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung
Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
- Preise und Zahlungsmodalitäten
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5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind über eine entsprechend bezeichnete Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zusätzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.
5.3. Erfolgt die Lieferung in Länder außerhalb der Europäischen Union können von uns nicht zu vertretende weitere Kosten anfallen, wie z.B. Zölle, Steuern oder Geldübermittlungsgebühren (Überweisungs- oder Wechselkursgebühren der Kreditinstitute), die von Ihnen zu tragen sind. Entstandene Kosten der Geldübermittlung sind von Ihnen auch in den Fällen zu tragen, in denen die Lieferung in einen EU-Mitgliedsstaat erfolgt, die Zahlung aber außerhalb der Europäischen Union veranlasst wurde.
5.4. Die Ihnen zur Verfügung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.
5.5. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsansprüche aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung fällig.
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6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 07.12.2017
Widerrufsrecht
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Informationen zum Widerrufsrecht
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Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
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letzte Aktualisierung: 25.04.2018