Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-La charla fue sobre el aprendizaje profundo geométrico, un campo iniciado por el orador Michael Bronstein.

2.-El aprendizaje profundo geométrico busca proporcionar un marco matemático unificador para derivar arquitecturas de redes neuronales exitosas basadas en simetría e invariancia.

3.-Históricamente, el Programa Erlangen de Felix Klein abordó la geometría como el estudio de simetrías, formalizándola usando teoría de grupos en el siglo XIX.

4.-La simetría ha sido un principio fundamental en matemáticas y física, como se ve en el teorema de Noether y el modelo estándar.

5.-El aprendizaje profundo ha avanzado rápidamente pero carece de principios unificadores, llevando a un "zoológico" de arquitecturas y reinvención/rebranding de conceptos.

6.-El aprendizaje profundo geométrico sirve para proporcionar un marco común y procedimiento para derivar arquitecturas basadas en simetría de manera fundamentada.

7.-El aprendizaje automático es esencialmente un problema de estimación de funciones de ajustar una función a datos de entrenamiento para hacer predicciones sobre datos no vistos.

8.-La maldición de la dimensionalidad hace que el aprendizaje ingenuo sea imposible en altas dimensiones sin explotar estructura adicional, conocida como priors geométricos.

9.-Las redes neuronales convolucionales (CNNs) resuelven la maldición de la dimensionalidad en visión por computadora explotando la simetría traslacional de las imágenes.

10.-Grafos, moléculas, redes sociales y variedades son ejemplos de datos no euclidianos con estructura irregular esperando ser analizados usando aprendizaje profundo geométrico.

11.-Los principios clave del aprendizaje profundo geométrico son 1) invariancia/equivarianza a transformaciones de simetría y 2) separación de escala local de interacciones a través de escalas.

12.-Estos principios llevan a un diseño general de capas equivariantes, agrupamiento invariante y coarsening jerárquico aplicable a cuadrículas, grafos, conjuntos y variedades.

13.-La equivarianza a gauge en variedades lleva a CNNs de malla intrínsecas usadas en gráficos y visión por computadora para manejar superficies deformables.

14.-Las redes neuronales de grafos (GNNs) usan agregación de vecinos local invariante a permutación y paso de mensajes equivariantes para procesar datos estructurados en grafos.

15.-Las GNNs son teóricamente poderosas, equivalentes a la prueba de isomorfismo de grafos de Weisfeiler-Lehman cuando se usan funciones de agregación de vecindario inyectivas.

16.-Casos especiales de GNNs incluyen conjuntos profundos (para funciones invariantes a permutación en conjuntos) y transformadores (paso de mensajes basado en atención en grafos completamente conectados).

17.-Conceptos como codificación posicional/estructural y reconfiguración/muestreo de grafos han sido introducidos a las GNNs para mejorar expresividad y escalabilidad.

18.-Las cuadrículas son un caso especial de grafos con una estructura de vecindario fija y orden, donde la convolución surge naturalmente de la simetría traslacional.

19.-La convolución en variedades generales como esferas puede definirse basándose en convoluciones de grupo en el grupo de simetría, por ejemplo, rotaciones SO(3).

20.-La equivarianza a gauge respecto a los cambios de marco/coordenadas en variedades es importante para definir operadores geométricamente intrínsecos y estables.

21.-El aprendizaje profundo geométrico ha tenido mucho éxito en aplicaciones como descubrimiento de medicamentos, predicción de interacción proteica y detección de noticias falsas.

22.-Las redes neuronales de grafos han alcanzado rendimiento de última generación en cribado virtual de moléculas de medicamentos, siendo más precisas y rápidas que los métodos convencionales.

23.-La predicción de interacción proteína-proteína (PPI) usando GNNs ha llevado al diseño de nuevos enlazadores de proteínas para objetivos difíciles relacionados con el cáncer.

24.-Las moléculas alimentarias han sido analizadas con GNNs para identificar "superalimentos" ricos en compuestos anticancerígenos, usados para diseñar recetas de prevención del cáncer.

25.-La detección de desinformación en redes sociales ha sido abordada usando aprendizaje basado en grafos para identificar noticias falsas basándose en sus patrones de difusión.

26.-La reconstrucción de forma humana 3D a partir de imágenes ha progresado desde el uso de sensores 3D hasta ahora usar arquitecturas híbridas de CNN 2D + decodificadores geométricos.

27.-Direcciones de investigación emocionantes incluyen 1) aprendizaje de grafos latentes como una forma de razonamiento algorítmico y 2) regresión simbólica de ecuaciones físicas usando GNNs.

28.-Los desafíos clave en la aplicación del aprendizaje profundo geométrico incluyen la experiencia requerida en el dominio, colaboración con expertos del campo y cerrar la brecha entre teoría y práctica.

29.-El orador ha fundado varias startups comercializando tecnología de aprendizaje profundo geométrico, incluyendo la detección de noticias falsas de Twitter y los avatares 3D de Ariel AI.

30.-Se ha publicado un "proto-libro" sobre aprendizaje profundo geométrico, que busca proporcionar un marco matemático unificador derivando arquitecturas desde primeros principios.

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