論文の概要: Distributed Graph Learning with Smooth Data Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05887v1
• Date: Sat, 11 Dec 2021 00:52:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 18:59:32.377354
• Title: Distributed Graph Learning with Smooth Data Priors
• Title（参考訳）: Smooth Data Priorsによる分散グラフ学習
• Authors: Isabela Cunha Maia Nobre, Mireille El Gheche, Pascal Frossard
• Abstract要約: 本稿では,ノード上の信号観測からグラフを推論する分散グラフ学習アルゴリズムを提案する。 この結果から,分散手法は,推定グラフの精度を損なうことなく,集中型アルゴリズムよりも通信コストが低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.405131495287755
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph learning is often a necessary step in processing or representing structured data, when the underlying graph is not given explicitly. Graph learning is generally performed centrally with a full knowledge of the graph signals, namely the data that lives on the graph nodes. However, there are settings where data cannot be collected easily or only with a non-negligible communication cost. In such cases, distributed processing appears as a natural solution, where the data stays mostly local and all processing is performed among neighbours nodes on the communication graph. We propose here a novel distributed graph learning algorithm, which permits to infer a graph from signal observations on the nodes under the assumption that the data is smooth on the target graph. We solve a distributed optimization problem with local projection constraints to infer a valid graph while limiting the communication costs. Our results show that the distributed approach has a lower communication cost than a centralised algorithm without compromising the accuracy in the inferred graph. It also scales better in communication costs with the increase of the network size, especially for sparse networks.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習は、基礎となるグラフが明示的に与えられていない場合、しばしば構造化データの処理や表現に必要となるステップである。 グラフ学習は一般的に、グラフ信号、すなわちグラフノード上に存在するデータに関する完全な知識で中心的に実行される。 しかし、データ収集が容易でなくても、通信コストが無視できないような設定もある。 そのような場合、分散処理は、データがほとんどローカルに残り、全ての処理が通信グラフ上の隣接ノード間で実行される自然なソリューションとして現れる。 本稿では,対象とするグラフ上でデータが滑らかであると仮定して,ノード上の信号観測からグラフを推定する分散グラフ学習アルゴリズムを提案する。 局所射影制約を持つ分散最適化問題を解き、通信コストを制限しながら有効なグラフを推定する。 この結果から,分散手法は,推定グラフの精度を損なうことなく,集中型アルゴリズムよりも通信コストが低いことがわかった。 また、特に疎ネットワークにおいて、ネットワークサイズの増加に伴って通信コストも向上する。

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