論文の概要: Online Time-Varying Topology Identification via Prediction-Correction Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11634v2
• Date: Wed, 10 Feb 2021 15:45:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 06:16:27.936389
• Title: Online Time-Varying Topology Identification via Prediction-Correction Algorithms
• Title（参考訳）: 予測補正アルゴリズムによるオンライン時変トポロジー同定
• Authors: Alberto Natali, Mario Coutino, Elvin Isufi and Geert Leus
• Abstract要約: 非定常環境で動作する汎用オンラインアルゴリズムを提案する。 反復制限された性質のため、提案手法はグラフトポロジの固有の時間的正則化を明示的に強制することなく示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.620113114806294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Signal processing and machine learning algorithms for data supported over graphs, require the knowledge of the graph topology. Unless this information is given by the physics of the problem (e.g., water supply networks, power grids), the topology has to be learned from data. Topology identification is a challenging task, as the problem is often ill-posed, and becomes even harder when the graph structure is time-varying. In this paper, we address the problem of dynamic topology identification by building on recent results from time-varying optimization, devising a general-purpose online algorithm operating in non-stationary environments. Because of its iteration-constrained nature, the proposed approach exhibits an intrinsic temporal-regularization of the graph topology without explicitly enforcing it. As a case-study, we specialize our method to the Gaussian graphical model (GGM) problem and corroborate its performance.
• Abstract（参考訳）: グラフ上でサポートされるデータに対する信号処理と機械学習アルゴリズムは、グラフトポロジの知識を必要とする。 この情報が問題(例えば給水網、電力網など)の物理によって与えられない限り、トポロジーはデータから学ぶ必要がある。 トポロジーの識別は、問題はしばしば不適切であり、グラフ構造が時間変化する場合にさらに困難になるため、難しい課題である。 本稿では,非定常環境で動作する汎用オンラインアルゴリズムを考案し,時間変動最適化による最近の結果をもとに,動的トポロジー同定の問題に対処する。 反復に制約された性質のため、提案手法はグラフトポロジーを明示的に包含することなく固有時間的正規化を示す。 ケーススタディとして,本手法をgaussian graphics model (ggm)問題に特化し,その性能を検証した。

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