如何从 E(3)-GATr 中获得 SE(3) 等变性 #3

[我爱炸鸡和可乐]

如何从 E(3)-GATr 中获得 SE(3) 等变性 #3

我非认可这个 E(3) 等变变换器。但我有一个关于如何基于你的框架实现 SE(3) 等变性的问题。因为我在研究分子和蛋白质，其中手性非常重要。
我在论文中看到，你提到了通过提供额外的信息来打破从 E(3) 到 E(2) 的对称性，就像位置嵌入打破置换对称性一样。这是否意味着我只能通过这种方式获得 SE(3) 等变性？还有其他方法吗？

[weixin_38498942]

3D图元（点、线、平面）的大多数遗传算法表示都是手性的，即在镜像下不是不变的。例如，当我们将一个点表示为三向量时，我们必须为齐次坐标选择正号或负号。通过使用这些，您可以自动打破架构与SE（3）的E（3）等价关系。
具体来说，如果你使用GATr仓库中的embed_point（），你已经使用了手性表示，你的网络是SE（3）等变的。这有道理吗？（很抱歉，这在论文中不清楚。我们无法在NeurIPS版本中更清楚地说明这一点，但我们将讨论更新arXiv版本。）
或者，您可以修改GATr中的线性层，使其仅使用SE（3）约束，而不是E（3）等变约束。