Knowledge-Constrained Neural Completion of Islamic Geometric Patterns with Symmetry Guarantees
본 논문은 이슬람 기하학적 패턴의 정확한 회전 대칭성과 구조적 타당성을 보장하기 위해 정형적인 기하학적 규칙을 그래프 완성 모델에 내재시킨 지식 제약 신경망 프레임워크를 제시하며, 데이터 증강이 충실도를 향상시키지만 오직 대칭 구조적 추론만이 위반 사례 제로를 보장한다는 점을 입증한다.