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如何让等变神经网络可解释性更强？试试将它分解成「简单表示」
神经网络是一种灵活且强大的函数近似方法。而许多应用都需要学习一个相对于某种对称性不变或等变的函数。图像识别便是一个典型示例 —— 当图像发生平移时，情况不会发生变化。等变神经网络（equivariant neural network）可为学习这些不变或等变函数提供一个灵活的框架。而要研究等变神经网络，可使用表示论（representation theory）这种数学工具。（请注意，「表示」这一数学…- 14
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