Предсказание диаграмм устойчивости

Топологический анализ данных (ТАД) - относительно новая ветвь анализа данных. Методы ТАДа находят свое применение во многих задачах машинного обучения, особенно в тех, где важна информация о структуре объектов. Основным топологическим признаком, используемым в ТАДе являются диаграммы устойчивости (или их векторизация). Однако, ключевой проблемой их применения является высокая вычислительная сложность для их получения детерминированными алгоритмами. В нашей работе мы предложим метод, который позволит быстрее получить диаграммы устойчивости для данных различной модальности и различных функций фильтраций на основе нейросетей. Мы сравним наш подход с существующими моделями для аппроксимации диаграмм устойчивости и функций от них как по целевым метрикам, так и по качеству на задаче классификации. Весь код, использовавшийся нами для проведения экспериментов, и инструкция по их воспроизведению доступны по ссылке: https://github.com/ ex7remum/Predicting_Persistence_Diagrams