Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 0
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 41eae118 fe3f 43d0 8564 55d2ed4291fc 0

Библиотека TopoBenchmarkX: стандартизация и ускорение исследований в топологическом глубинном обучении

 TopoBenchmarkX: A Modular Open-Source Library Designed to Standardize Benchmarking and Accelerate Research in Topological Deep Learning (TDL)

Topological Deep Learning (TDL) и его значимость

Topological Deep Learning (TDL) превосходит традиционные графовые нейронные сети (GNN) за счёт моделирования сложных многомерных взаимосвязей, в отличие от GNN, которые улавливают только попарные взаимодействия. Это критически важно для понимания сложных систем, таких как социальные сети и взаимодействия белков. Топологические нейронные сети (TNN), подмножество TDL, проявили выдающуюся производительность в различных задачах машинного обучения.

TopoBenchmarkX: решение для улучшения процесса исследований TDL

Для решения проблем, связанных с воспроизводимостью, стандартизацией и базовыми данными TopoBenchmarkX представляет собой гибкую библиотеку с открытым исходным кодом для бенчмаркинга в TDL. Она организует рабочие процессы TDL в модульные компоненты для обработки данных, обучения моделей и оценки, что делает ее адаптивной и удобной для пользователей. Также она преобразует графовые данные в более высокие топологические формы, улучшая их представление и анализ.

Технологии разработки и поддержки в TDL

Для графовых обучающихся и геометрического глубокого обучения существует несколько программных пакетов, таких как NetworkX, KarateClub, PyG, DGL, HyperNetX, XGI, и TopoX suite, включающий TopoNetX, TopoEmbedX и TopoModelX. TopoBenchmarkX, в отличие от Open Graph Benchmark (OGB), фокусируется на бенчмаркинге TNN и генерации базовых данных для TDL.

Эксперименты TopoBenchmarkX и их результаты

В числовых экспериментах TopoBenchmarkX было проведено тестирование двенадцати моделей нейронных сетей на графах, гиперграфах и топологических областях для четырех задач, используя 22 базовых набора данных. Нейронные сети более высокого порядка превзошли графовые нейронные сети на 16 из 22 наборов данных, особенно в задачах регрессии узлов.

Внедрение TDL и ИИ в ваш бизнес

Если вы заинтересованы в разработке с использованием искусственного интеллекта, обратитесь к нам за консультацией на Telegram. Не забудьте следить за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.

AI Sales Bot и будущее с AI Lab

Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах поможет вам ответить на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снизить нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab итинай.ру.

Данная статья была взята из MarkTechPost.

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж