Apprendimento Profondo Topologico
L'Apprendimento Profondo Topologico (TDL) è un framework che estende il deep learning oltre i grafi a domini topologici di ordine superiore come complessi simpliciali, complessi cellulari e ipergrafi. Formalizzato da Hajij et al. (2023), il TDL fornisce un linguaggio matematico unificato per definire schemi di passaggio di messaggi tra celle di diversi ranghi, consentendo alle reti neurali di modellare interazioni multi-via che gli archi di grafo a coppie non possono catturare. È rilevante per i ricercatori che lavorano con dati relazionali, geometrici o biologici che presentano dipendenze a livello di gruppo.
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Fonti
- Hajij, M., et al. (2023). Topological deep learning: Going beyond graph data. arXiv preprint. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 2). Topological Deep Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/it/topology/topological-deep-learning
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- GCN / GAT / GraphSAGEAnalisi delle reti↔ compare
- Algoritmo MapperTopologia↔ compare
- Omologia persistenteTopologia↔ compare
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