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HodgeCover 使用高阶拓扑覆盖来压缩稀疏混合专家层，通过解决成对信号遗漏的不可归约可合并性障碍，在专家缩减方面匹配最先进的基线，并在激进压缩方面领先。
本文提出了一种基于霍奇分解的拓扑保持神经算子学习方法，用于分离拓扑和几何分量，在几何网格上提高了准确性和效率。