拓撲正則化

深度分析

以持續同調與 Neural ODE 的拓撲正則化：突破多模態創意認知瓶頸

本篇論文指出目前的多模態 AI 系統在處理需要同時結合多維資訊的創意推理時，受到一種稱為「接觸拓撲」的結構限制。作者以哲學、認知科學與數學三大支柱為基礎，提出以纖維叢連接理論、楊‑米爾斯作用函數與持續同調拓撲正則化相結合的解決方案，並設計四項神經科學實驗驗證其效能。