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

Informazioni relative al progetto

HIGH-HOPeS

ID dell’accordo di sovvenzione: 101039827

DOI

10.3030/101039827

Data della firma CE 11 Febbraio 2022

Data di avvio 1 Gennaio 2023

Data di completamento 31 Dicembre 2027

Finanziato da

• European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 500 000,00

Contributo UE

€ 1 500 000,00

Coordinato da

RHEINISCH-WESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN
Germany

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (9)

Representing Edge Flows on Graphs via Sparse Cell Complexes

Autori: Hoppe, Josef; Schaub, Michael Thomas
Pubblicato in: Proceedings of the Second Learning on Graphs Conference, 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2309.01632

Graph Neural Networks Do Not Always Oversmooth

Autori: Bastian Epping, Alexandre René, Moritz Helias, Michael T. Schaub
Pubblicato in: Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024), 2024
Editore: Curran Associates

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

Autori: 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
Pubblicato in: Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning (ICML 2024), Vienna, Austria, 2024, ISBN 39529-39555
Editore: JMLR

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

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

Topological Point Cloud Clustering

Autori: Grande, Vincent Peter; Schaub, Michael Thomas
Pubblicato in: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning. International Conference on Machine Learning, ICML 2023, Honolulu, USA, 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2303.16716

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

Autori: Grande, Vincent P.; Schaub, Michael T.
Pubblicato in: Proceedings of the Second Learning on Graphs Conference, 2023
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arxiv.2310.16437

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

Autori: Florian Frantzen, Michael T Schaub
Pubblicato in: International Conference on Learning Representations, 2024
Editore: PMLR
DOI: 10.48550/arXiv.2404.03434

Combinatorial Complexes: Bridging the Gap Between Cell Complexes and Hypergraphs

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

Topological Trajectory Classification and Landmark Inference on Simplicial Complexes

Autori: Vincent P. Grande, Josef Hoppe, Florian Frantzen, Michael T. Schaub
Pubblicato in: 58th Annual Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers 2024, 2024
Editore: IEEE
DOI: 10.48550/arXiv.2412.03145

Peer reviewed articles (2)

Learning the effective order of a hypergraph dynamical system

Autori: Neuhäuser, Leonie Lisa; Scholkemper, Michael; Tudisco, Francesco; Schaub, Michael Thomas
Pubblicato in: Science Advances, 2024, ISSN 2375-2548
Editore: AAAS
DOI: 10.48550/ARXIV.2306.01813

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

Autori: 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
Pubblicato in: Journal of Machine Learning Research (JMLR), 2024, ISSN 1533-7928
Editore: JMLR
DOI: 10.48550/arXiv.2402.02441

Other (3)

Random Abstract Cell Complexes

Autori: Josef Hoppe, Michael T. Schaub
Pubblicato in: 2024
Editore: n/a
DOI: 10.48550/arXiv.2406.01999

Topological Deep Learning: Going Beyond Graph Data

Autori: 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.
Pubblicato in: 2022
Editore: n/a
DOI: 10.48550/arxiv.2206.00606

Point-Level Topological Representation Learning on Point Clouds

Autori: Vincent P. Grande, Michael T. Schaub
Pubblicato in: 2024
Editore: n/a
DOI: 10.48550/arXiv.2406.02300