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关注拓扑空间：细胞变换器
拓扑深度学习通过利用输入数据中的拓扑结构来提高神经网络模型的预测性能。本文介绍了一种新颖的架构，称为细胞变换器（CT），它将基于图的变换器泛化到细胞复杂体上，并通过将三个图数据集转换为细胞复杂体数据集的实验证明，CT 不仅实现了最先进的性能
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2 months ago
组合复合体：跨越细胞复合体和超图之间的鸿沟
图形信号处理技术已成为处理非欧几里德空间中的数据的重要工具，然而，人们越来越意识到这些图形模型可能需要扩展到 ' 高阶 ' 领域，以有效地表示高维数据中的复杂关系。本文提出了一种新的观点，认为超图和细胞复合体强调不同类型的关系，具有不同的应
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7 months ago
Weisfeiler 和 Lehman 走向细胞：CW 网络
本篇研究提出了基于 CW 网络的一种消息传递方法，将 Simplicial Complexes 扩展为适应更加灵活的 Cell Complexes，并在分子图问题上证明了该模型优越性。
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3 years ago
细胞复合神经网络
本文提出了一种基于细胞复合体的神经网络结构 ——Cell Complexes Neural Networks (CXNs)，它是一种通用、组合和统一的构造。我们介绍了一种在细胞复合体上进行消息传递的方案，该方案考虑了底层空间的拓扑性，并将消
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4 years ago
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