“`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.
“`
