Accès ouvert déclaré
2023
preprint
ICML 2023 Topological Deep Learning Challenge : Design and Results
Mathilde Papillon, Helen Jenne, Audun Myers, Tolga Birdal, Tamal K. Dey, Tim Doster, Tegan Emerson, Aldo Guzmán-Sáenz, Henry Kvinge, Neal Livesay, Soham Mukherjee, Shreyas N. Samaga, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Paul Rosen, Sophia Sanborn, Robin Walters, Jens Agerberg, Claudio Battiloro, Gleb Bazhenov, Guillermo Bernárdez, Aiden Brent, Sérgio Escalera, Simone Fiorellino, Dmitrii Gavrilev, Odin Hoff Gardaa, Abdelwahed Khamis, Manuel Lecha, German Magai, Tatiana Malygina, Rubén Ballester, Kalyan Varma Nadimpalli, Alexander Nikitin, Abraham Rabinowitz, Simone Scardapane, Luca Scofano, Suraj Pal Singh, Indro Spinelli, Lucia Testa, Maosheng Yang, Olga Zaghen, Ali Zia, Nina Miolane
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2Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés
Rattachement africain : us, dk.
Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
This paper presents the computational challenge on topological deep learning that was hosted within the ICML 2023 Workshop on Topology and Geometry in Machine Learning. The competition asked participants to provide open-source implementations of topological neural networks from the literature by contributing to the python packages TopoNetX (data processing) and TopoModelX (deep learning). The challenge attracted twenty-eight qualifying submissions in its two-month duration. This paper describes the design of the challenge and summarizes its main findings.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.
Les institutions déclarées
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.
Les sujets associés
Advanced Graph Neural NetworksTopological and Geometric Data AnalysisMachine Learning in Bioinformatics