Higher-Order Hodge Laplacians for Processing of multi-way Signals

Información del proyecto

HIGH-HOPeS

Identificador del acuerdo de subvención: 101039827

DOI

10.3030/101039827

Fecha de la firma de la CE 11 Febrero 2022

Fecha de inicio 1 Enero 2023

Fecha de finalización 31 Diciembre 2027

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 500 000,00

Aportación de la UE

€ 1 500 000,00

Coordinado por

RHEINISCH-WESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN
Germany

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Publicaciones

Conference proceedings (9)

Representing Edge Flows on Graphs via Sparse Cell Complexes

Autores: Hoppe, Josef; Schaub, Michael Thomas
Publicado en: Proceedings of the Second Learning on Graphs Conference, 2023
Editor: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2309.01632

Graph Neural Networks Do Not Always Oversmooth

Autores: Bastian Epping, Alexandre René, Moritz Helias, Michael T. Schaub
Publicado en: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024), 2024
Editor: Curran Associates

Position: Topological Deep Learning is the New Frontier for Relational Learning

Autores: Theodore Papamarkou, Tolga Birdal, Michael Bronstein, Gunnar Carlsson, Justin Curry, Yue Gao, Mustafa Hajij, Roland Kwitt, Pietro Liò, Paolo Di Lorenzo, Vasileios Maroulas, Nina Miolane, Farzana Nasrin, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Bastian Rieck, Simon
Publicado en: Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024), Vienna, Austria, 2024, ISBN 39529-39555
Editor: JMLR

Disentangling the Spectral Properties of the Hodge Laplacian: not all small Eigenvalues are Equal

Autores: Grande, Vincent Peter; Schaub, Michael Thomas
Publicado en: ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2024, ISSN 2379-190X
Editor: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2311.14427

Topological Point Cloud Clustering

Autores: Grande, Vincent Peter; Schaub, Michael Thomas
Publicado en: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning. International Conference on Machine Learning, ICML 2023, Honolulu, USA, 2023
Editor: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2303.16716

Non-isotropic Persistent Homology: Leveraging the Metric Dependency of PH

Autores: Grande, Vincent P.; Schaub, Michael T.
Publicado en: Proceedings of the Second Learning on Graphs Conference, 2023
Editor: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2310.16437

Learning From Simplicial Data Based on Random Walks and 1D Convolutions

Autores: Florian Frantzen, Michael T Schaub
Publicado en: International Conference on Learning Representations, 2024
Editor: PMLR
DOI: 10.48550/arXiv.2404.03434

Combinatorial Complexes: Bridging the Gap Between Cell Complexes and Hypergraphs

Autores: Hajij, Mustafa; Zamzmi, Ghada; Papamarkou, Theodore; Guzmán-Sáenz, Aldo; Birdal, Tolga; Schaub, Michael T.
Publicado en: 57th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers, 2023
Editor: IEEE
DOI: 10.48550/arxiv.2312.09504

Topological Trajectory Classification and Landmark Inference on Simplicial Complexes

Autores: Vincent P. Grande, Josef Hoppe, Florian Frantzen, Michael T. Schaub
Publicado en: 58th Annual Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers 2024, 2024
Editor: IEEE
DOI: 10.48550/arXiv.2412.03145

Peer reviewed articles (2)

Learning the effective order of a hypergraph dynamical system

Autores: Neuhäuser, Leonie Lisa; Scholkemper, Michael; Tudisco, Francesco; Schaub, Michael Thomas
Publicado en: Science Advances, 2024, ISSN 2375-2548
Editor: AAAS
DOI: 10.48550/ARXIV.2306.01813

TopoX: A Suite of Python Packages for Machine Learning on Topological Domains

Autores: Mustafa Hajij, Mathilde Papillon, Florian Frantzen, Jens Agerberg, Ibrahem AlJabea, Rubén Ballester, Claudio Battiloro, Guillermo Bernárdez, Tolga Birdal, Aiden Brent, Peter Chin, Sergio Escalera, Simone Fiorellino, Odin Hoff Gardaa, Gurusankar Gopalakris
Publicado en: Journal of Machine Learning Research (JMLR), 2024, ISSN 1533-7928
Editor: JMLR
DOI: 10.48550/arXiv.2402.02441

Other (3)

Random Abstract Cell Complexes

Autores: Josef Hoppe, Michael T. Schaub
Publicado en: 2024
Editor: n/a
DOI: 10.48550/arXiv.2406.01999

Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data

Autores: Hajij, Mustafa; Zamzmi, Ghada; Papamarkou, Theodore; Miolane, Nina; Guzmán-Sáenz, Aldo; Ramamurthy, Karthikeyan Natesan; Birdal, Tolga; Dey, Tamal K.; Mukherjee, Soham; Samaga, Shreyas N.; Livesay, Neal; Walters, Robin; Rosen, Paul; Schaub, Michael T.
Publicado en: 2022
Editor: n/a
DOI: 10.48550/arxiv.2206.00606

Point-Level Topological Representation Learning on Point Clouds

Autores: Vincent P. Grande, Michael T. Schaub
Publicado en: 2024
Editor: n/a
DOI: 10.48550/arXiv.2406.02300