A method to challenge symmetries in data with self-supervised learning
Este artigo apresenta um método de aprendizado autossupervisionado que testa simetrias suspeitas em dados ao treinar modelos para distinguir dados reais de alternativas simetricamente transformadas, lidando efetivamente com dados filtrados para determinar se tais simetrias são verdadeiramente realizadas na natureza.