論文の概要: Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08871v3
• Date: Tue, 6 Aug 2024 16:38:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 19:22:06.485912
• Title: Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning
• Title（参考訳）: 位置: トポロジカルディープラーニングは関係学習の新しいフロンティアである
• Authors: Theodore Papamarkou, Tolga Birdal, Michael Bronstein, Gunnar Carlsson, Justin Curry, Yue Gao, Mustafa Hajij, Roland Kwitt, Pietro Liò, Paolo Di Lorenzo, Vasileios Maroulas, Nina Miolane, Farzana Nasrin, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Bastian Rieck, Simone Scardapane, Michael T. Schaub, Petar Veličković, 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がリレーショナル学習の新たなフロンティアであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.05869778335334
• 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 is the new frontier for relational learning. 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がリレーショナル学習の新たなフロンティアであることを示す。 TDLは、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対して自然な選択を与えることができる。 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、本論文は、この新興分野の可能性を解き明かすため、TDL研究に積極的に参加するため、科学界への招待として役立ちます。

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