Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sampling for network function learning

論文の概要: Sampling for network function learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07342v1
Date: Sun, 11 Sep 2022 11:22:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-16 13:39:54.588722
Title: Sampling for network function learning
Title（参考訳）: ネットワーク機能学習のためのサンプリング
Authors: Li-Chun Zhang
Abstract要約: ネットワーク機能学習におけるグラフサンプリング手法の可能性を検討する。これは、エッジが始点不明であったり、グラフが大きすぎる(あるいは動的すぎる)と完全に処理できない場合に便利である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Given a valued graph, where both the nodes and the edges of the graph are associated with one or several values, any network function for a given node must be defined in terms of that node and its connected nodes in the graph. Generally, applying the same definition to the whole graph or any given subgraph of it would result in systematically different network functions. In this paper we consider the feasibility of graph sampling approach to network function learning, as well as the corresponding learning methods based on the sample graphs. This can be useful either when the edges are unknown to start with or the graph is too large (or dynamic) to be processed entirely.
Abstract（参考訳）: グラフのノードとエッジが1つまたは複数の値に関連付けられた値グラフが与えられると、あるノードに対する任意のネットワーク関数は、そのノードとそのグラフ内の連結ノードによって定義されなければならない。一般に、グラフ全体やその任意の部分グラフに同じ定義を適用すると、系統的に異なるネットワーク機能が発生する。本稿では,ネットワーク機能学習におけるグラフサンプリング手法の実現可能性と,サンプルグラフに基づく対応する学習手法について検討する。これは、エッジが未知である場合や、グラフが完全に処理するには大きすぎる場合(あるいは動的である場合)に有用である。

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