Equivariant Neural Networks with Geometric Algebras: A New Approach

E. Filimoshina; D. Shirokov

doi:10.1109/IJCNN64981.2025.11227310

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

25 августа 2026 г.

Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира

Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на 32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).

20 августа 2026 г.

<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».

19 августа 2026 г.

Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД

Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Equivariant Neural Networks with Geometric Algebras: A New Approach

P. 1–8.

Филимошина Е. Р., Широков Д. С.

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: Clifford algebra geometric algebra Geometric deep learning Pseudo-orthogonal group Lipschitz group spin group equivariant neural network

В книге

2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)

IEEE, 2025.

Generative geospatial modelling with geometric algebra

Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16

Добавлено: 13 августа 2026 г.

Explicit Formula for Inverse and Determinant in Geometric Algebras over Seven-dimensional Vector Spaces

Абдулхаев К. С., Широков Д. С., , in: Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics and Engineering. ENGAGE 2025 (Hong Kong, July 14, 2025), Lecture Notes in Computer ScienceVol. 16510.: Cham: Springer, 2026. P. 189–200.

Добавлено: 13 августа 2026 г.

On Lie Groups Preserving Subspaces of Degenerate Clifford Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 Article 16

Добавлено: 12 января 2026 г.

Prediction of protein-protein interactions using point transformer and spherical Convex Hull graphs

David Arteaga, Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2026 Vol. 31 P. 82–93

Добавлено: 22 декабря 2025 г.

Lorentz Invariance of the Multidimensional Dirac–Hestenes Equation

Sofia Rumyantseva, Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 Article 5

Добавлено: 19 декабря 2025 г.

On Commutative Analogues of Clifford Algebras and Their Decompositions

Sharma H., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 Article 9

Добавлено: 2 декабря 2025 г.

GLGENN: A Novel Parameter-Light Equivariant Neural Networks Architecture Based on Clifford Geometric Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 17153–17188.

Добавлено: 28 октября 2025 г.

Determinant, Characteristic Polynomial, and Inverse in Commutative Analogues of Clifford Algebras

Sharma H., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2025 Vol. 35 Article 44

Добавлено: 2 октября 2025 г.

On Grade Automorphism in Ternary Clifford Algebras

Широков Д. С., , in: Hypercomplex Analysis and Its Applications.Extended Abstracts of the International Conference Celebrating Paula Cerejeiras’ 60th Birthday. ICHAA 2024. Trends in Mathematics (TM, volume 9)Vol. 9.: Birkhäuser, 2025. P. 143–150.

Добавлено: 6 июля 2025 г.

Generalized Degenerate Clifford and Lipschitz Groups in Geometric Algebras

Филимошина Е. Р., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2025 Vol. 35 Article 29

This paper introduces and studies generalized degenerate Clifford and Lipschitz groups in geometric (Clifford) algebras. These Lie groups preserve the direct sums of the subspaces determined by the grade involution and reversion under the adjoint and twisted adjoint representations in degenerate geometric algebras. We prove that the generalized degenerate Clifford and Lipschitz groups can be ...

Добавлено: 29 мая 2025 г.