Die meisten KI -Pipelines werfen die Struktur und Bedeutung zur Komprimierung von Daten weg.
Ich habe etwas gebaut, das nicht.
Was ich gebaut habe: Eine verlustfreie, strukturpräsentierende Matrix-Intelligenzmotor
Benutze es zu:
- Finden Sie Verbindungen zwischen Datensätzen (z. B. Arzneimittel ↔ Gene ↔ Kategorien)
- Analysieren Sie die Matrixstruktur (Sparsity, binär, diagonal)
- Cluster semantisch ähnliche Datensätze
- Benchmark -Rekonstruktion (bis zu 100% Genauigkeit)
Kein KI erraten – nur Erklärbare Strukturpräsentationsmathematik.
Schlüsselbenchmarks (echte biomedizinische Daten)
Versuchen Sie es sofort (nur Docker)
Führen Sie dies einfach aus – kein Setup erforderlich:
bashCopyEditmkdir data results
# Drop your TSV/CSV files into the data folder
docker run -it \
-v $(pwd)/data:/app/data \
-v $(pwd)/results:/app/results \
fikayomiayodele/hyperdimensional-connection
Ihre Ergebnisse werden in der angezeigt results/Ordner.
Installation, Verwendung und Dokumentation
Alle Installationsanweisungen und Verwendungsbeispiele sind in der Github Readme:
📘 github.com/fikayoay/matrixTransformer
Keine Python -Abhängigkeiten benötigt – nur Docker.
Läuft unter Linux, macOS, Windows oder GitHub -Codenspaziale für nur Browser-Benutzer.
📄 Wissenschaftliches Papier
Dieses Projekt basiert auf den Forschungsarbeiten:
Ayodele, F. (2025). Hyperdimensionale Verbindungsmethode – Ein verlustfreies Framework, das Bedeutung, Struktur und semantische Beziehungen über Modalitäten bewahrt (eine MatrixTransformer -Tochter). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.16051260
Ayodele, F. (2025). MatrixTransformator. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15928158
Es enthält vollständige Benchmarks, Architektur, Theorie und Reproduzierbarkeitsansprüche.
🧬 Anwendungsfälle
- Drogenentdeckung: Erstellen Sie Wissensgrafiken aus Arzneimittel -Gen -Kategorien -Daten
- ML Pipelines: Wählen Sie Algorithmen basierend auf der Matrixstruktur aus
- ETL QA: Flagge isolierte oder beschädigte Dateien sofort
- Semantisches Clustering: Ohne Ausbildung
- Bio/NLP/Vision -Daten: Arbeitet an allem matrixähnlich
💡 Warum das anders ist
| Besonderheit | Traditionelle Werkzeuge | Dieses Tool |
|---|---|---|
| Tiefes Lernen erforderlich | ✅ | ❌ (deterministische Mathematik) |
| Semantische Beziehungen | ❌ | ✅ 99,999%+ Ähnlichkeit |
| Cross-Domänen-Unterstützung | ❌ | ✅ (Bio, Text, visuell) |
| 100% reproduzierbar | ❌ | ✅ (gleiche Ergebnisse jedes Mal) |
| Null -Setup | ❌ | ✅ Nur Docker |
🤝 Machen Sie mit oder bauen Sie darauf auf
Wenn Sie es nützlich finden:
- 🌟 Sterne das Repo
- 🔁 Gabel oder erweitern Sie es
- 📎 Zitieren Sie das Papier in Ihrer eigenen Arbeit
- 💬 Feedback oder Ideen fallen lassen-ich werde als nächstes Zeitreihen & Vision erforschen
Dies ist Open Source, Open Science und soll andere stärken.
📦 Docker Hub: fikayomiayodele/hyperdimensional-connection
🧠 Gimub: github.com/fikayoay/matrixTransformer
Ich freue mich auf Feedback von Forschern, Skeptikern und Bauherren
Von Hyper_graph