Дослідження представлення багаточасткових графів за допомогою топологічного аналізу даних

Abstract

Розглянуто проблему представлення багаточасткових графів для задач машинного навчання (МН) на графах за допомогою методів топологічного МН, зокрема шляхом обчислення персистентних гомологій (ПГ) хмар точок. Розглянуто також векторні представлення графів, отриманих за допомогою білінійних моделей та моделей трансляції, серед яких є модель тензорної декомпозиції TuckeR і моделі зсуву MurE та PairRE.

The problem of representing multi-particle graphs for machine learning (ML) tasks on graphs using topological ML methods is considered, specifically by calculating persistent homologies (PH) of point clouds. Vector representations of graphs obtained through bilinear models and translation models, including the Tucker tensor decomposition model and the MurE and PairRE shift models, are also examined.