拓扑深度学习的挑战与机遇
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。拓扑深度学习是一个快速发展的领域，它使用拓扑特征来理解和设计深度学习模型。本文认为，通过整合拓扑概念，拓扑深度学习可以作为补充图表示学习和几何深度学习的自然选择，并且可以在各种机器学习场景中提供实用的益处和理论基础，并讨论了拓扑深度学习中的一些开放问题，包括潜在解决方案和未来的研究机会。同时，本文也邀请科学界积极参与拓扑深度学习研究，以发掘这个新兴领域的潜力。
该研究综述了拓扑数据分析在神经网络分析中的应用，讨论了不同策略获取拓扑信息的方法，并回顾了拓扑信息在分析神经网络特性方面的应用。重点讨论了深度学习在对抗检测和模型选择等领域的实际应用。研究将工作分为四个领域，并提供了背景信息和关键见解。
