equivariant-architecture-designer

SKILL.md

This skill helps you design neural network architectures that respect identified symmetry groups. Given a validated group specification, it recommends architecture patterns, specific libraries, and implementation strategies.

The payoff: Equivariant architectures have fewer parameters, train faster, generalize better, and are more robust to distribution shift.

Gather the validated group specification. Confirm: which group(s) are involved, whether invariance or equivariance is needed, the data domain (images, point clouds, graphs, etc.), task type (classification, regression, generation), and any computational constraints. If group isn't specified, work with user to identify it first.

対称グループを検証し、それらの対称を尊重するニューラル ネットワーク アーキテクチャを設計する必要がある場合に使用します。ユーザーが等変層、G-CNN、e3nn、操縦可能なネットワーク、モデルへの対称性の構築について言及した場合、または特定の対称性グループに対するアーキテクチャの推奨事項が必要な場合に呼び出します。アーキテクチャ パターンと実装ガイダンスを提供します。 ソース: lyndonkl/claude。

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