Библиотека TopoBenchmarkX: универсальный инструмент для оценки исследований в топологическом глубинном обучении

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Topological Deep Learning (TDL) и его практическое применение

Topological Deep Learning (TDL) превосходит традиционные графовые нейронные сети (GNN) за счет моделирования сложных многомерных отношений, в отличие от GNN, которые улавливают только попарные взаимодействия. Это критически важно для понимания сложных систем, таких как социальные сети и взаимодействия белков.

TopoBenchmarkX: Практическое применение

TopoBenchmarkX — гибкая библиотека с открытым исходным кодом для бенчмаркинга в TDL. Она организует рабочие процессы TDL в модульные компоненты для обработки данных, обучения моделей и оценки, что делает ее удобной и адаптивной для пользователей. TopoBenchmarkX преобразует графовые данные в многомерные топологические формы, такие как симплициальные и клеточные комплексы, улучшая представление и анализ данных.

Для поддержки графового обучения и геометрического глубокого обучения (GDL) существует несколько программных пакетов, таких как NetworkX, KarateClub, PyG, DGL, HyperNetX, XGI и DHG. TopoX-набор, включающий TopoNetX, TopoEmbedX и TopoModelX, поддерживает вычисления, вложения и обучение с TNN по различным топологическим структурам.

TopoBenchmarkX позволяет преобразовывать графы в «выделенные топологические области», расширяя структуры до клеточных комплексов. Эксперименты показали, что нейронные сети более высокого порядка превосходят графовые нейронные сети на различных задачах машинного обучения.

Заключение

TopoBenchmarkX — открытый инструмент для бенчмаркинга в TDL, который стандартизирует и ускоряет исследования в области топологического глубокого обучения. Он отлично подходит для преобразования графовых данных в более богатые топологические представления и облегчает комплексную оценку моделей.

Для дополнительной информации ознакомьтесь с статьей и GitHub.

Все права на этот проект принадлежат его исследователям.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.

Если вам нравится наша работа, вы полюбите нашу рассылку.

Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.

«`