SE(3)不変とタンパク質立体構造予測④：SE(3)同変な深層学習
前回、SO(3)同変な関数を考えるための数学的基礎として、球面調和関数を用いた関数の展開とClebsch-Gordan係数による次元の変換を扱いました。cake-by-the-river.hatenablog.jp今回は、これらを陽に用いた機械学習フレームワークとして、SE(3)-Transformers の理解を目指します。 Tensor Field Networks pointwise convolu…
