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本文介绍了TGO-IV，一个使用持续同调来分析Transformer表示如何跨层演化的拓扑框架，补充了先前的谱和几何观测站。
The paper studies the topology of learned representations in predictive coding networks using persistent homology, finding that smaller models simplify topology earlier than larger ones and that earlier simplification correlates with worse reconstruction performance.
本文提出了Top-NMF框架，该框架通过持久同调引入拓扑正则化到非负矩阵分解中，以学习可解释且结构一致的基，适用于空间一致的图像组件、周期性时间序列结构和团状图信号。
TopoPrimer 是一个框架，通过将全局拓扑结构集成到现有模型中，提升了预测准确度，在诸如季节性峰值和冷启动等具有挑战性的场景中显示出显著提升。
本文介绍了一种用于大语言模型的拓扑增强对齐框架，利用基于持续同调的轨迹拓扑损失和拓扑偏好优化，对隐藏空间中的语义轨迹进行正则化。