Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning

要約

トポロジカル ディープ ラーニング (TDL) は、トポロジカル機能を使用してディープ ラーニング モデルを理解し、設計する急速に進化している分野です。
この論文では、TDL がリレーショナル学習の新たなフロンティアであると主張しています。
TDL は、トポロジー概念を組み込むことでグラフ表現学習と幾何学深層学習を補完することができるため、さまざまな機械学習設定に自然な選択肢を提供できます。
この目的を達成するために、この文書では、実際的な利点から理論的基礎に至るまで、TDL における未解決の問題について説明します。
問題ごとに、潜在的な解決策と将来の研究の機会を概説します。
同時に、この論文は科学界に対し、この新興分野の可能性を解き放つために TDL 研究に積極的に参加するよう呼びかけるものでもあります。

要約(オリジナル)

Topological deep learning (TDL) is a rapidly evolving field that uses topological features to understand and design deep learning models. This paper posits that TDL is the new frontier for relational learning. TDL may complement graph representation learning and geometric deep learning by incorporating topological concepts, and can thus provide a natural choice for various machine learning settings. To this end, this paper discusses open problems in TDL, ranging from practical benefits to theoretical foundations. For each problem, it outlines potential solutions and future research opportunities. At the same time, this paper serves as an invitation to the scientific community to actively participate in TDL research to unlock the potential of this emerging field.

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