Planung neuronaler Dynamiken mit Lie-Gruppen-Einbettung durch überwachtes projektives Manifold-Lernen

arXiv:2605.26167v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Wir stellen Lie-Gruppen-eingebettete dynamische neuronale Netze (LieEDNN) und entsprechende Lernalgorithmen basierend auf Gradientenabstieg und metrischer Projektion auf glatten Mannigfaltigkeiten vor, wobei wir Lie-Gruppen als intrinsische Repräsentation für kontinuierliche Symmetrie behandeln