Sen(Qian)’s Memo

Equivariant Graph Neural Network(EGNN)。 同変性について、GNNは順序同変性を持つが、回転と平行移動同変性も導入したい。この時、GNNに座標埋め込みという新たなものを導入することで実現した。

2Dや3Dのピースを集めて元の画像や3Dオブジェクトに復元する(ジグソーパズルみたいな)ことをかんがえる。 整っている状況から、Diffusion Modelを用いて、座標や向き、そしてピースの特徴をGNNで計算しつつ、毎ステップ乱雑にしていく。そしてそれを復元するように学習する。 顕著に良い復元結果が得られた。