論文の概要: Graph topology inference benchmarks for machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08216v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 09:40:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 22:14:10.600049
• Title: Graph topology inference benchmarks for machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習のためのグラフトポロジー推論ベンチマーク
• Authors: Carlos Lassance and Vincent Gripon and Gonzalo Mateos
• Abstract要約: 本稿では,グラフ推論手法の相対的メリットと限界を明らかにするために,いくつかのベンチマークを導入する。 我々はまた、文学において最も顕著な技法のいくつかを対比している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.857405938139525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graphs are nowadays ubiquitous in the fields of signal processing and machine learning. As a tool used to express relationships between objects, graphs can be deployed to various ends: I) clustering of vertices, II) semi-supervised classification of vertices, III) supervised classification of graph signals, and IV) denoising of graph signals. However, in many practical cases graphs are not explicitly available and must therefore be inferred from data. Validation is a challenging endeavor that naturally depends on the downstream task for which the graph is learnt. Accordingly, it has often been difficult to compare the efficacy of different algorithms. In this work, we introduce several ease-to-use and publicly released benchmarks specifically designed to reveal the relative merits and limitations of graph inference methods. We also contrast some of the most prominent techniques in the literature.
• Abstract（参考訳）: グラフは現在、信号処理と機械学習の分野で広く使われている。 オブジェクト間の関係を表現するツールとして、グラフは様々な端に展開することができる: (I) 頂点のクラスタリング、 (II) 頂点の半教師付き分類、 (III) グラフ信号の教師付き分類、 (IV) グラフ信号の復調。 しかし、多くの場合、グラフは明示的に利用できないため、データから推測する必要がある。 検証は、グラフが学習される下流のタスクに自然に依存する、難しい取り組みです。 したがって、異なるアルゴリズムの有効性を比較することはしばしば困難である。 本研究では,グラフ推論手法の相対的メリットと限界を明らかにするために,いくつかの簡易かつ公開なベンチマークを紹介する。 我々はまた、文学における最も顕著な技法のいくつかを対比する。

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