TopoX: A Suite of Python Packages for Machine Learning on Topological Domains

要約

ハイパーグラフ、シンプリシアル、セルラー、パス、および組み合わせ複素数など、グラフを拡張するトポロジカル ドメインでのコンピューティングおよび機械学習のための信頼性が高くユーザーフレンドリーなビルディング ブロックを提供する Python ソフトウェア スイート、topox を紹介します。
topox は 3 つのパッケージで構成されています。toponetx は、ノード、エッジ、高次セルの操作を含め、これらのドメインでの構築と計算を容易にします。
topoembedx は、node2vec などの一般的なグラフベースの埋め込みアルゴリズムと同様に、トポロジカル ドメインをベクトル空間に埋め込むメソッドを提供します。
topomodelx は PyTorch 上に構築されており、トポロジカル ドメイン上のニューラル ネットワーク用の高次メッセージ パッシング関数の包括的なツールボックスを提供します。
広範囲に文書化され、単体テストが行​​われた topox のソース コードは、MIT ライセンスの下で https://github.com/pyt-team から入手できます。

要約(オリジナル)

We introduce topox, a Python software suite that provides reliable and user-friendly building blocks for computing and machine learning on topological domains that extend graphs: hypergraphs, simplicial, cellular, path and combinatorial complexes. topox consists of three packages: toponetx facilitates constructing and computing on these domains, including working with nodes, edges and higher-order cells; topoembedx provides methods to embed topological domains into vector spaces, akin to popular graph-based embedding algorithms such as node2vec; topomodelx is built on top of PyTorch and offers a comprehensive toolbox of higher-order message passing functions for neural networks on topological domains. The extensively documented and unit-tested source code of topox is available under MIT license at https://github.com/pyt-team.

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