等变神经信念传播

Zehua Cheng, Wei Dai, Jiahao Sun

摘要

本文提出等变神经信念传播（ENBP），一种因子图框架，其消息为等变高斯混合模型，统计量在SE(3)下精确变换。在分子构象生成和机器人推理任务中，ENBP实现了高精度、亚秒级延迟和机器级等变误差，显著优于现有方法。

equivariant neural networksbelief propagationSE(3) symmetryprobabilistic inferenceGaussian mixture models

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