Математические основы геометрического глубинного обучения Этот документ представляет собой обзор математических концепций, необходимых для изучения геометрического глубинного обучения (GDL). GDL фокусируется на разработке нейронных сетей для данных с неевклидовыми структурами, такими как графы и многообразия. Заметки основаны на предыдущих курсах и лекциях по геометрическому глубинному обучению. Документ охватывает алгебраические структуры, геометрические и аналитические структуры, векторное исчисление, топологические основы и дифференциальную геометрию. Также рассматриваются функциональный анализ, спектральная теория и теория графов. Целью материала является предоставление необходимой математической базы, часто упускаемой из виду в стандартных программах по информатике. Документ подчеркивает понимание архитектур нейронных сетей через призму симметрий и инвариантностей. Геометрическое глубинное обучение обеспечивает структурированный подход к включению априорных знаний о физических симметриях в разработку новых архитектур нейронных сетей. #ГеометрическоеГлубинноеОбучение #ГлубинноеОбучение #Математика #НейронныеСети #ТеорияГрафов #Многообразия #МашинноеОбучение #ИИ документ - http://arxiv.org/pdf/2508.02723v1 подписаться - https://t.me/arxivpapers отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM