Apprentissage Profond Topologique
L'apprentissage profond topologique (TDL) est un cadre qui étend l'apprentissage profond au-delà des graphes vers des domaines topologiques d'ordre supérieur tels que les complexes simpliciaux, les complexes cellulaires et les hypergraphes. Formalisé par Hajij et al. (2023), le TDL fournit un langage mathématique unifié pour définir des schémas de passage de messages entre cellules de différents rangs, permettant aux réseaux neuronaux de modéliser des interactions multiples que les arêtes de graphes par paires ne peuvent pas capturer. Il est pertinent pour les chercheurs travaillant avec des données relationnelles, géométriques ou biologiques présentant des dépendances au niveau de groupe.
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Sources
- Hajij, M., et al. (2023). Topological deep learning: Going beyond graph data. arXiv preprint. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 2). Topological Deep Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/topology/topological-deep-learning
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