基于2参数持久性的端到端拓扑学习D-GRIL
机器学习
2025-02-25 v3 人工智能
代数拓扑
摘要
使用1参数持久性进行端到端拓扑学习已为人所知。我们展示该框架可通过采用一种最近引入的基于2参数持久性的矢量化技术(称为GRIL)来增强。我们建立了对GRIL进行微分的理论基础，产生D-GRIL。我们表明D-GRIL可用于在标准基准图数据集上学习双滤波函数。进一步，我们展示了该框架可用于药物发现中的生物活性预测。
引用
@article{arxiv.2406.07100,
title = {D-GRIL: End-to-End Topological Learning with 2-parameter Persistence},
author = {Soham Mukherjee and Shreyas N. Samaga and Cheng Xin and Steve Oudot and Tamal K. Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.07100},
year = {2025}
}