pyt-team/TopoModelX

何を解決するか

TopoModelX (TMX) は、科学および工学分野におけるトポロジカルニューラルネットワーク (TNN) の実装に必要なツールを提供します。標準的なグラフベースのディープラーニングを超えて、単体複体などのトポロジカルドメインで作業することで、データ内の高次相互作用を捉えることが可能になります。

どのように動作するか

TMX は PyTorch と統合された Python モジュールです。単体複体やその関連行列（上向き・下向きラプラシアン、インシデント行列など）を用いてニューラルネットワークのレイヤーを定義します。たとえば、ノードとエッジの両方の特徴を同時に処理できる Simplicial Attention Networks (SAN) の実装を含んでおり、トポロジカルデータに対するフォワードパスを実行できます。

対象ユーザー

単純なグラフではなく、トポロジカル複体として構造化されたデータにディープラーニングを適用したい科学・工学分野の研究者やエンジニア向けに設計されています。

特徴

• 単体注意ネットワーク (SAN): トポロジカルディープラーニング向けの専用レイヤーを実装。
• PyTorch 統合: 効率的な学習と学習ワークフローを実現するため、PyTorch モジュールとして構築。
• TopoX の一部: トポロジカルドメインにおける機械学習のための広範な TopoX サイズのパッケージ群と統合。
• スパース行列対応: トポロジカルラプラシアンの効率的な処理にスパース行列を活用。