TDA & Deep Learning

Ce dépôt rassemble les expérimentations et le code accompagnant notre rapport sur l'Analyse Topologique des Données (TDA) appliquée au Machine Learning.

Contenu

• Concepts & Visualisations : diagramme_persistance.py, nerve_theorem.py et rayon_reconstruction.py génèrent des figures illustrant la théorie de base de la TDA.
• Notebook : TDA_ML.ipynb pour tester les concepts pas à pas.
• Réseaux de Neurones : topological_regularization.py implémente un Autoencodeur avec une fonction de perte topologique sous PyTorch.
• Benchmarks (ML classique vs TDA) : benchmark_simple.py et benchmark_crossval.py comparent les performances de pipelines standards avec des approches topologiques (PersLay, Betti Curves, Landscapes).

Installation

Librairies :

pip install -r requirements.txt

Exécution :

python benchmark_crossval.py