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Äquivariantes Neuronales Netzwerk
Eine neuronale Netzwerk-Architektur, die äquivariant zu spezifischen Symmetrietransformationen (Rotationen, Translationen, Spiegelungen) ist — wenn der Input transformiert wird, transformiert sich der Output vorhersehbar. SE(3)-äquivariante Netzwerke für 3D-Punktwolken-Manipulation und rotationsäquivariante Kontrollrichtlinien werden in der Robotik verwendet, um die Stichprobeneffizienz durch Hardcodierung von Symmetrieeigenschaften zu verbessern.