トポロジカル深層学習

トポロジカル深層学習（TDL）は、深層学習をグラフを超えて、単体複体、胞体複体、ハイパーグラフなどの高次のトポロジカル領域に拡張するフレームワークである。Hajijら（2023）によって形式化されたTDLは、異なるランクの胞子間でメッセージパッシングスキームを定義するための統一的な数学的言語を提供し、ニューラルネットワークがペアワイズのグラフエッジでは捉えられない多方向の相互作用をモデル化できるようにする。これは、関係性、幾何学的、または生物学的データで、群レベルの依存性を示す研究者に関連する。