論文の概要: On The Plurality of Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00920v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 14:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 05:37:30.948201
• Title: On The Plurality of Graphs
• Title（参考訳）: 複数のグラフについて
• Authors: Nicole Fitzgerald and Jacopo Tagliabue
• Abstract要約: 本研究で誘発される変化の2つの要因,すなわち,1) グラフ生成過程と2) エッジをサンプリングする中心度尺度は,言語の出現のダイナミクスを決定する上で重要な役割を担っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.061135251278187
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We conduct a series of experiments designed to empirically demonstrate the effects of varying the structural features of a multi-agent emergent communication game framework. Specifically, we model the interactions (edges) between individual agents (nodes)as the structure of a graph generated according to a series of known random graph generating algorithms. Confirming the hypothesis proposed in [10], we show that the two factors of variation induced in this work, namely 1) the graph-generating process and 2) the centrality measure according to which edges are sampled, in fact play a significant role in determining the dynamics of language emergence within the population at hand.
• Abstract（参考訳）: 我々は,マルチエージェント創発的コミュニケーションゲームフレームワークの構造的特徴を変化させる効果を実証的に示すために設計された一連の実験を行う。 具体的には、一連のランダムグラフ生成アルゴリズムに基づいて生成されたグラフの構造として、個々のエージェント(ノード)間の相互作用(エッジ)をモデル化する。 10]で提案された仮説を確認すると,本研究で誘発される変動の2つの要因,すなわち, 1)グラフ生成プロセスと 2)どのエッジがサンプリングされるかによる中心性尺度は,実際に,手前の言語出現のダイナミクスを決定する上で重要な役割を担っている。

関連論文リスト

• Graph-Dictionary Signal Model for Sparse Representations of Multivariate Data [49.77103348208835]
  グラフの有限集合がラプラシアンの重み付き和を通してデータ分布の関係を特徴付けるグラフ辞書信号モデルを定義する。 本稿では,観測データからグラフ辞書表現を推論するフレームワークを提案する。 我々は,脳活動データに基づく運動画像復号作業におけるグラフ辞書表現を利用して,従来の手法よりも想像的な動きをよりよく分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T17:40:43Z)
• Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
  この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。 本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。 学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z)
• Disentanglement of Latent Representations via Causal Interventions [11.238098505498165]
  因果力学に着想を得た新しい解離法を提案する。 我々のモデルは、量子化されたベクトルを因果変数とみなし、因果グラフでそれらをリンクする。 グラフの因果的介入を行い、画像の変動のユニークな要因に影響を与える原子遷移を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T04:37:29Z)
• GrannGAN: Graph annotation generative adversarial networks [72.66289932625742]
  本稿では,高次元分布をモデル化し,グラフスケルトンと整合した複雑な関係特徴構造を持つデータの新しい例を生成することの問題点を考察する。 提案するモデルは,タスクを2つのフェーズに分割することで,各データポイントのグラフ構造に制約されたデータ特徴を生成する問題に対処する。 第一に、与えられたグラフのノードに関連する機能の分布をモデル化し、第二に、ノードのフィーチャに条件付きでエッジ機能を補完する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T11:49:07Z)
• Amortised Inference in Structured Generative Models with Explaining Away [16.92791301062903]
  我々は、複数の変数に対して構造化因子を組み込むために、償却変分推論の出力を拡張した。 パラメータ化された因子は、複雑な図形構造における変分メッセージパッシングと効率的に結合可能であることを示す。 次に、構造化されたモデルと、自由に動くげっ歯類の海馬からの高次元神経スパイク時系列を適合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T12:52:15Z)
• Learning the Evolutionary and Multi-scale Graph Structure for Multivariate Time Series Forecasting [50.901984244738806]
  時系列の進化的・マルチスケール相互作用をモデル化する方法を示す。 特に、まず、拡張畳み込みと協調して、スケール固有の相関を捉える階層グラフ構造を提供する。 最終的な予測を得るために上記のコンポーネントを統合するために、統合ニューラルネットワークが提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T08:11:12Z)
• Joint inference of multiple graphs with hidden variables from stationary graph signals [19.586429684209843]
  本稿では,隠れ変数の影響をモデル化した共同グラフトポロジ推論手法を提案する。 観測された信号が探索グラフ上で定常であるという仮定の下で、複数ネットワークの合同推定により、そのような関係を利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T21:31:36Z)
• Group Contrastive Self-Supervised Learning on Graphs [101.45974132613293]
  グラフ上での自己教師型学習をコントラッシブ手法を用いて研究する。 複数の部分空間におけるグラフの対比により、グラフエンコーダはより豊富な特徴を捉えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T22:09:21Z)
• Causal Discovery in Physical Systems from Videos [123.79211190669821]
  因果発見は人間の認知の中心にある。 本研究では,ビデオの因果発見の課題を,地層構造を監督せずにエンドツーエンドで検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T17:29:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。