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第221卷：2023年拓扑、代数和几何学习研讨会，2023年7月28日，
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编辑：蒂莫西·多斯特（Timothy Doster）、特根·爱默生（Tegan Emerson）、亨利·科文奇（Henry Kvinge）、尼娜·米奥兰（Nina Miolane）、马蒂尔德·帕皮隆（Mathilde Papillon）、巴斯蒂安·里克（Bastian Ri
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前言
蒂莫西·多斯特（Timothy Doster）、特根·爱默生（Tegan Emerson）、亨利·科文奇（Henry Kvinge）、尼娜·米奥兰（Nina Miolane）、马蒂尔德·帕皮隆（Mathilde Papillon）、巴斯蒂安·里克（Bastian;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:1-2
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ICML 2023拓扑深度学习挑战：设计和结果
Mathilde Papillon、Mustafa Hajij、Audun Myers、Helen Jenne、Johan Mathe、Theodore Papamarkou、Aldo Guzmán-Sáenz、Neal Livesay、Tamal Dey、Abraham Rabinowitz、Aiden Brent、Alessandro Salatiello、Alexander Nikitin、Ali Zia、Claudio Battiloro、Dmitrii Gavrilev、German Magai、Gleb Bazenov、Guillermo Bernardez、Indro Spinelli，Jens Agerberg、Kalyan Nadimpalli、Lev Telyatninkov、Luca Scofano、Lucia Testa、Manuel Lecha、Maosheng Yang、Mohammed Hassanin、Odin Hoff Gardaa、Olga Zaghen、Paul Hausner、保罗·斯诺波夫、Rubén Ballester、Sadrodin Barikbin、Sergio Escalera、Simone Fiorellino、Henry Kvinge、Karthikeyan Natesan Ramamurthy、保罗·罗森、，罗宾·沃尔特斯、Shreyas N.Samaga、Soham Mukherjee、Sophia Sanborn、Tegan Emerson、Timothy Doster、Tolga Birdal、Abdelwahed Khamis、Simone Scardapane、Suraj Singh、Tatiana Malygina、Yixiao Yue、Nina Miolane;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:3-8型
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用于高效点云处理的学习网格化
Putri A van der Linden、David W.Romero、Erik J Bekkers;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:9-20
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低温电磁波的等变自监督深姿态估计
加布里埃尔·塞萨（Gabriele Cesa）、库马尔·普拉蒂克（Kumar Pratik）、阿拉什·贝布迪（Arash Behboodi）;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:21-36型
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FAM：相对平坦度感知最小化
Linara Adilova、Amr Abourayya、Jianning Li、Amin Dada、Henning Petzka、Jan Egger、Jens Kleesiek、Michael Kamp;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:37-49
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用神经网络学习李群对称变换
Alex Gabel、Victoria Klein、Riccardo Valperga、Jeroen S.W.Lamb、Kevin Webster、Rick Quax、Efstratios Gavves;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:50-59
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Sumformer：高效变压器的通用近似
Silas Alberti、Niclas Dern、Laura Thesing、Gitta Kutyniok;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:72-86
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用于形状识别的拓扑属性图
贾斯汀·库里（Justin Curry）、华盛顿·米奥（Washington Mio）、汤姆·尼达姆（Tom Needham）、奥斯曼·贝拉特·奥库塔（Okutan）、弗洛里安·拉索尔德（Florian Russold）;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:87-101
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深网络作为神经表示流形上的路径
理查德·德兰格（Richard D Lange）、戴文·郭（Devin Kwok）、乔丹·凯尔·马特尔斯基（Jordan Kyle Matelsky）、王新跃（Xinyue Wang）、大卫·罗尔尼克（David Rolnick）、康拉德·科丁;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:102-133
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用可解释的局部代词解释图神经网络
Farzaneh Heidari、Perouz Taslakian、Guillaume Rabusseau;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:146-155
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图上方程性质和模式的桥接：一种基于人工智能的方法
Oguzhan Keskin、Alisia Maria Lupidi、Stefano Fioravanti、Lucie Charlotte Magister、Pietro Barbiero、Pieto Lio、Francesco Giannii;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:156-168型
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无监督嵌入质量评估
Anton Tsitsulin、Marina Munkhoeva、Bryan Perozzi;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:169-188
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基于几何复杂性的基于边缘的多类泛化界
Michael Munn、Benoit Dherin、Javier Gonzalvo;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:189-205
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有限分类模型的精确核等价
Brian Wesley Bell、Michael Geyer、David Glickenstein、Amanda S Fernandez、Juston Moore;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:206-217
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论无权重的真正不变性学习
阿特姆·莫斯卡列夫（Artem Moskalev）、安娜·塞普利亚斯卡亚（Anna Sepliarskaia）、埃里克·J·贝克（Erik J Bekkers）、阿诺德·斯默勒（Arnold W.M.Smeulders）;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML）下午221:218-227
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神经网络中的度量空间幅值和推广
Rayna Andreeva、Katharina Limbeck、Bastian Rieck、Rik Sarkar;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:242-253
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强结构编码可以降低消息传递的重要性吗？
Eijkelboom楼层、Erik J Bekkers、Michael M.Bronstein、Francesco Di Giovanni;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:278-288
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打破具有复杂拓扑的多层感知器的结构
托马索·博卡托（Tommaso Boccato）、马蒂奥·费兰特（Matteo Ferrante）、安德烈亚·杜根托（Andrea Duggento）、尼古拉·托斯基（Nicola Toschi）;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:289-301
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子样本数据集同调不变量的全局和相对拓扑特征
Jens Agerberg、Wojciech Chacholski、Ryan Ramanujam;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:302-312
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GRIL：用于机器学习的基于持久性的$2$参数矢量化
Cheng Xin、Soham Mukherjee、Shreyas N.Samaga、Tamal K.Dey;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:313-333
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通过测地投影和水平投影的双曲切片沃瑟斯坦
Clément Bonet、Laetitia Chapel、Lucas Drumetz、Nicolas Courty;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:334-370
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递归神经网络的情景记忆理论：对长期信息存储和操作的理解
Arjun Karuvally、Peter DelMastro、Hava T Siegelmann;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:371-383
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Weisfeiler-Lehman距离：重新解释和与GNN的联系
Samantha Chen、Sunhyuk Lim、Facundo Memoli、Wan Zhengchao、Yusu Wang;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:404-425
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学习使用卷积神经网络查看4D中的拓扑特性
哈利勒·马修·汉努奇（Khalil Mathieu Hannouch）、斯蒂芬·查洛普（Stephan Chalup）;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:437-454
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多元高斯流形上的Fisher-Rao和pullback Hilbert锥距离及其在混合简化和量化中的应用
弗兰克·尼尔森;机器学习中的拓扑、代数和几何第二届年度研讨会论文集（TAG-ML），PMLR 221:488-504
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