論文の概要: Position Paper: Challenges and Opportunities in Topological Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08871v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 00:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 17:20:40.183518
• Title: Position Paper: Challenges and Opportunities in Topological Deep Learning
• Title（参考訳）: 位置論文:トポロジカル深層学習における挑戦と機会
• Authors: Theodore Papamarkou, Tolga Birdal, Michael Bronstein, Gunnar Carlsson, Justin Curry, Yue Gao, Mustafa Hajij, Roland Kwitt, Pietro Li\`o, Paolo Di Lorenzo, Vasileios Maroulas, Nina Miolane, Farzana Nasrin, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Bastian Rieck, Simone Scardapane, Michael T. Schaub, Petar Veli\v{c}kovi\'c, Bei Wang, Yusu Wang, Guo-Wei Wei, Ghada Zamzmi
• Abstract要約: トポロジカルディープラーニング(TDL)は、トポロジカルな特徴を用いてディープラーニングモデルを理解し設計する、急速に進化する分野である。 本稿では,TDLがトポロジ的概念を取り入れたグラフ表現学習と幾何学的深層学習を補完する可能性を示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.973502965701336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Topological deep learning (TDL) is a rapidly evolving field that uses topological features to understand and design deep learning models. This paper posits that TDL may complement graph representation learning and geometric deep learning by incorporating topological concepts, and can thus provide a natural choice for various machine learning settings. To this end, this paper discusses open problems in TDL, ranging from practical benefits to theoretical foundations. For each problem, it outlines potential solutions and future research opportunities. At the same time, this paper serves as an invitation to the scientific community to actively participate in TDL research to unlock the potential of this emerging field.
• Abstract（参考訳）: トポロジカルディープラーニング(TDL)は、トポロジカルな特徴を用いてディープラーニングモデルを理解し設計する、急速に進化する分野である。 本稿では,TDLがトポロジ的概念を取り入れたグラフ表現学習と幾何学的深層学習を補完し,様々な機械学習設定に自然選択を与える可能性を示唆する。 そこで本研究では,実用的メリットから理論的基礎まで,TDLのオープンな問題について論じる。 それぞれの問題に対して、潜在的な解決策と将来の研究機会を概説する。 同時に,本稿は,tdl研究に積極的に参加して,この新興分野の可能性を解き放つよう,科学コミュニティに呼びかける役割を担っている。

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