Дослідження представлення багаточасткових графів за допомогою топологічного аналізу даних

• Published in: Проблеми керування та інформатики
• Date: 2023
• Main Authors: Яворський, О.А., Куссуль, Н.М.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2023
• Subjects: Роботи та системи штучного інтелекту
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211063
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Дослідження представлення багаточасткових графів за допомогою топологічного аналізу даних / О.А. Яворський, Н.М. Куссуль // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 5. — С. 107-117. — Бібліогр.: 20 назв. — укр.

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.