Открытый код ФКН ВШЭ

gen-simplicial-cycles

Код на python, в котором реализованы некоторые классические, а так же авторские алгоритмы, основанные на llm, позволяющие генерировать циклы в симплициальных группах. В частности, в симплициальной групповой настройке формулы Ву авторы переформулируют проблему генерации симплициальных циклов как проблему выборки из пересечения алгоритмических наборов данных, связанных с языками Дика. Исследователи представляют и оценивают подходы к языковому моделированию, которые используют многометковую информацию для входных последовательностей и большие языковые модели, вместе с необходимым теоретико-групповым инструментом и не нейросетевыми базовыми алгоритмами. Построенные на идее ансамблирования генераторов, дополнительная многометковая информация добавляется в обучающий набор данных, что позволяет одной модели работать как обобщение ансамбля. Полученные авторами модели, в отличие от базовых, масштабируемы и будут служить строительными блоками для будущих алгоритмов, специализированных на выборке из гомотопических групп пространств. Код может быть полезен математикам и DL-исследователям, работающим на стыке машинного обучения и топологии.

статья|код

GitHub

GitHub - ml-in-algebraic-topology/gen-simplicial-cycles: Code for 'Applying language models to algebraic topology: generating simplicial…

Code for 'Applying language models to algebraic topology: generating simplicial cycles using multi-labeling in Wu's formula' - ml-in-algebraic-topology/gen-simplicial-cycles

👍4🔥4🤔1

www.tgoop.com/hse_cs_opensource/42

948 viewsOct 11, 2024 at 09:22

gen-simplicial-cycles

Код на python, в котором реализованы некоторые классические, а так же авторские алгоритмы, основанные на llm, позволяющие генерировать циклы в симплициальных группах. В частности, в симплициальной групповой настройке формулы Ву авторы переформулируют проблему генерации симплициальных циклов как проблему выборки из пересечения алгоритмических наборов данных, связанных с языками Дика. Исследователи представляют и оценивают подходы к языковому моделированию, которые используют многометковую информацию для входных последовательностей и большие языковые модели, вместе с необходимым теоретико-групповым инструментом и не нейросетевыми базовыми алгоритмами. Построенные на идее ансамблирования генераторов, дополнительная многометковая информация добавляется в обучающий набор данных, что позволяет одной модели работать как обобщение ансамбля. Полученные авторами модели, в отличие от базовых, масштабируемы и будут служить строительными блоками для будущих алгоритмов, специализированных на выборке из гомотопических групп пространств. Код может быть полезен математикам и DL-исследователям, работающим на стыке машинного обучения и топологии.

статья|код

BY Открытый код ФКН ВШЭ