几何深度学习（Geometric Deep Learning，简称GDL）是人工智能领域的一种新兴范式，旨在将深度学习模型推广到非欧几里得数据上，如图、流形、网格和字符串等。与传统的卷积神经网络（CNN）主要处理二维或三维网格结构的数据不同，GDL能够处理更复杂的几何数据结构，如图和曲面。
GDL的核心思想是利用神经网络架构来处理和整合对称性信息。这些对称性信息通常体现在输入信号的空间结构和几何属性上，例如分子结构的表示。通过这种方式，GDL可以更好地理解和分析复杂的对象形状和结构，从而在诸如三维物体识别、分子建模、药物发现等领域展现出强大的应用潜力。
此外，GDL还涵盖了多种新兴技术，包括图神经网络（GNN），这些技术通过图结构来表示对象及其关系，并在图数据上进行卷积操作。这种技术在医学成像、结构生物学和量子化学等领域也有广泛应用。
几何深度学习是一种强大的工具，能够处理各种非欧几里得数据，并在多个领域中展示出卓越的性能和广泛的应用前景
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