This book introduces approaches to generalize the benefits of equivariant deep learning to a broader set of learned structures through learned homomorphisms.

Acerca del autor

Yue Song, Ph.D. is a Computing and Mathematical Sciences postdoctoral research fellow at Caltech. He pursued doctoral studies under the European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), where he was affiliated with the Multimedia and Human Understanding Group (MHUG) at the University of Trento, Italy, and the Amsterdam Machine Learning Lab (AMLab) at the University of Amsterdam, the Netherlands. He researches structured representation learning, specifically leveraging beneficial inductive biases from scientific disciplines such as math, physics, and neuroscience to improve and explain existing machine learning models.

Thomas Anderson Keller, Ph.D., is a postdoctoral research fellow at the Kempner Institute at Harvard University. He completed his doctorate under the supervision of Max Welling at the University of Amsterdam in the Amsterdam Machine Learning Lab (AMLab). His current research focuses on structured representation learning, probabilistic generative modeling, and biologically plausible learning. His research explores ways to develop deep probabilistic generative models that are meaningfully structured with respect to observed, real-world transformations. In the long term, the goal of Dr. Keller’s research is to understand the abstract mechanisms underlying the apparent sample efficiency and generalizability of natural intelligence, and ultimately integrate these into artificially intelligent systems.

Nicu Sebe, Ph.D., is a Professor at the University of Trento, Italy, where he is leading the research in the areas of multimedia analysis and human behavior understanding. He was the general co-chair of the IEEE FG 2008 and ACM Multimedia 2013. He was a program chair of ACM Multimedia 2011 and 2007, ECCV 2016, ICCV 2017, and ICPR 2020, and a general chair of ACM Multimedia 2022. He serves as the Co-Editor in Chief of the Computer Vision and Image Understanding journal. He is a fellow of IAPR and of .the European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS).

Max Welling, Ph.D., is a Research Chair in Machine Learning at the University of Amsterdam and a Distinguished Scientist at MSR. He is a Fellow at the Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) and the European Lab for Learning and Intelligent Systems (ELLIS) where he also serves on the founding board. His previous appointments include VP at Qualcomm Technologies, professor at UC Irvine, postdoc at U. Toronto and UCL under the supervision of Prof. Geoffrey Hinton, and postdoc at Caltech under the supervision of Prof. Pietro Perona. He finished his Ph.D. in theoretical high energy physics under the supervision of Nobel laureate Prof. Gerard ‘t Hooft.

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Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona f�sica que act�e con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a Basi6 International, Irving, Texas, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento

El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de peri�dicos, diarios o revistas, con la excepci�n de los contratos de suscripci�n; y
El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

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