論文の概要: TopoBenchmarkX: A Framework for Benchmarking Topological Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06642v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 18:31:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 20:44:57.211320
• Title: TopoBenchmarkX: A Framework for Benchmarking Topological Deep Learning
• Title（参考訳）: TopoBenchmarkX: トポロジカルディープラーニングのベンチマークフレームワーク
• Authors: Lev Telyatnikov, Guillermo Bernardez, Marco Montagna, Pavlo Vasylenko, Ghada Zamzmi, Mustafa Hajij, Michael T Schaub, Nina Miolane, Simone Scardapane, Theodore Papamarkou,
• Abstract要約: TopoBenchmarkXは、トポロジカルディープラーニング(TDL)の研究を標準化し、加速するライブラリである。 TDLパイプラインをデータ読み込みと処理、モデルトレーニング、最適化、評価のための独立したモジュールコンポーネントのシーケンスにマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.413120938048412
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work introduces TopoBenchmarkX, a modular open-source library designed to standardize benchmarking and accelerate research in Topological Deep Learning (TDL). TopoBenchmarkX maps the TDL pipeline into a sequence of independent and modular components for data loading and processing, as well as model training, optimization, and evaluation. This modular organization provides flexibility for modifications and facilitates the adaptation and optimization of various TDL pipelines. A key feature of TopoBenchmarkX is that it allows for the transformation and lifting between topological domains. This enables, for example, to obtain richer data representations and more fine-grained analyses by mapping the topology and features of a graph to higher-order topological domains such as simplicial and cell complexes. The range of applicability of TopoBenchmarkX is demonstrated by benchmarking several TDL architectures for various tasks and datasets.
• Abstract（参考訳）: TopoBenchmarkXは、トポロジカルディープラーニング(TDL)の研究を標準化し、加速するために設計されたモジュラーオープンソースライブラリである。 TopoBenchmarkXは、TDLパイプラインをデータ読み込みと処理、モデルトレーニング、最適化、評価のための独立したモジュールコンポーネントのシーケンスにマッピングする。 このモジュール化された組織は、変更の柔軟性を提供し、様々なTDLパイプラインの適応と最適化を容易にする。 TopoBenchmarkXの重要な機能は、トポロジカルドメイン間の変換とリフトを可能にすることだ。 これにより、例えば、グラフの位相と特徴をsimplicialやcell complexのような高階の位相領域にマッピングすることで、よりリッチなデータ表現とよりきめ細かな解析を得ることができる。 TopoBenchmarkXの適用範囲は、さまざまなタスクやデータセットに対して、いくつかのTDLアーキテクチャをベンチマークすることで実証されている。

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