論文の概要: Learning Product Graphs from Spectral Templates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02893v1
- Date: Sat, 5 Nov 2022 12:28:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 15:43:18.582654
- Title: Learning Product Graphs from Spectral Templates
- Title(参考訳): スペクトルテンプレートによる製品グラフの学習
- Authors: Aref Einizade, Sepideh Hajipour Sardouie
- Abstract要約: グラフ学習(GL)は、データマイニングと機械学習(ML)におけるコネクションの推論と分析の核である
複雑度を著しく低減した製品スペクトルテンプレートからの学習製品(高次元)グラフを提案する。
現在の稀なアプローチとは対照的に、我々のアプローチはグラフ製品の種類を知ることなく、あらゆる種類の製品グラフを学習することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.04585143845864
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph Learning (GL) is at the core of inference and analysis of connections
in data mining and machine learning (ML). By observing a dataset of graph
signals, and considering specific assumptions, Graph Signal Processing (GSP)
tools can provide practical constraints in the GL approach. One applicable
constraint can infer a graph with desired frequency signatures, i.e., spectral
templates. However, a severe computational burden is a challenging barrier,
especially for inference from high-dimensional graph signals. To address this
issue and in the case of the underlying graph having graph product structure,
we propose learning product (high dimensional) graphs from product spectral
templates with significantly reduced complexity rather than learning them
directly from high-dimensional graph signals, which, to the best of our
knowledge, has not been addressed in the related areas. In contrast to the rare
current approaches, our approach can learn all types of product graphs (with
more than two graphs) without knowing the type of graph products and has fewer
parameters. Experimental results on both the synthetic and real-world data,
i.e., brain signal analysis and multi-view object images, illustrate
explainable and meaningful factor graphs supported by expert-related research,
as well as outperforming the rare current restricted approaches.
- Abstract(参考訳): グラフ学習(GL)は、データマイニングと機械学習(ML)におけるコネクションの推論と分析のコアである。
グラフ信号のデータセットを観察し、特定の仮定を考慮して、グラフ信号処理(GSP)ツールはGLアプローチの実践的な制約を提供することができる。
適用可能な制約の1つは、所望の周波数シグネチャを持つグラフ、すなわちスペクトルテンプレートを推論できる。
しかし、特に高次元グラフ信号からの推測において、計算負荷は困難な障壁である。
この問題に対処するため,また,グラフ製品構造を持つ基礎となるグラフの場合において,製品スペクトルテンプレートからの学習積(高次元)グラフは,関連する領域では解決されていない高次元グラフ信号から直接学習するよりも,大幅に複雑さを低減した学習積(高次元)グラフを提案する。
現在の希少なアプローチとは対照的に、我々のアプローチはグラフ製品の種類を知らずに(2つ以上のグラフを持つ)あらゆる種類の製品グラフを学習でき、パラメータも少ない。
合成データと実世界のデータ、すなわち脳信号解析と多視点オブジェクト画像の両方に関する実験結果は、専門家による研究によって支持される説明可能で有意義な因子グラフと、希少電流制限アプローチを上回っている。
関連論文リスト
- Heterogeneous Graph Contrastive Learning with Spectral Augmentation [15.231689595121553]
本稿では、異種グラフニューラルネットワークにおいて、スペクトル強調グラフコントラスト学習モデル(SHCL)を初めて導入する。
提案モデルは不均一グラフ自体を通じて適応的トポロジ拡張スキームを学習する。
複数の実世界のデータセットに対する実験結果から,提案モデルの有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T14:20:12Z) - Polynomial Graphical Lasso: Learning Edges from Gaussian Graph-Stationary Signals [18.45931641798935]
本稿では,Nudal信号からグラフ構造を学習する新しい手法であるPolynomial Graphical Lasso (PGL)を紹介する。
我々の重要な貢献は、グラフ上のガウス的および定常的な信号であり、グラフ学習ラッソの開発を可能にすることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T10:19:53Z) - Towards Self-Interpretable Graph-Level Anomaly Detection [73.1152604947837]
グラフレベルの異常検出(GLAD)は、コレクションの大多数と比べて顕著な相違を示すグラフを識別することを目的としている。
本稿では,異常なグラフを検出し,同時に情報的説明を生成する自己解釈グラフaNomaly dETectionモデル(SIGNET)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T10:10:07Z) - Spectral Augmentations for Graph Contrastive Learning [50.149996923976836]
コントラスト学習は、監督の有無にかかわらず、表現を学習するための第一の方法として現れてきた。
近年の研究では、グラフ表現学習における事前学習の有用性が示されている。
本稿では,グラフの対照的な目的に対する拡張を構築する際に,候補のバンクを提供するためのグラフ変換操作を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T16:26:29Z) - Learning Graph Structure from Convolutional Mixtures [119.45320143101381]
本稿では、観測されたグラフと潜伏グラフのグラフ畳み込み関係を提案し、グラフ学習タスクをネットワーク逆(デコンボリューション)問題として定式化する。
固有分解に基づくスペクトル法の代わりに、近似勾配反復をアンロール・トランケートして、グラフデコンボリューションネットワーク(GDN)と呼ばれるパラメータ化ニューラルネットワークアーキテクチャに到達させる。
GDNは、教師付き方式でグラフの分布を学習し、損失関数を適応させることでリンク予測やエッジウェイト回帰タスクを実行し、本質的に帰納的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T14:08:15Z) - Heterogeneous Graph Neural Networks using Self-supervised Reciprocally
Contrastive Learning [102.9138736545956]
不均一グラフニューラルネットワーク(HGNN)は異種グラフのモデリングと解析において非常に一般的な手法である。
我々は,ノード属性とグラフトポロジの各ガイダンスに関する2つの視点を取り入れた,新規で頑健なヘテロジニアスグラフコントラスト学習手法であるHGCLを初めて開発する。
この新しいアプローチでは,属性とトポロジに関連情報を別々にマイニングする手法として,異なるが最も適した属性とトポロジの融合機構を2つの視点に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-30T12:57:02Z) - Graph Structure Learning with Variational Information Bottleneck [70.62851953251253]
本稿では,新しい変分情報ボトルネックガイド付きグラフ構造学習フレームワーク,すなわちVIB-GSLを提案する。
VIB-GSLは情報的かつ圧縮的なグラフ構造を学習し、特定の下流タスクに対して実行可能な情報を蒸留する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T14:22:13Z) - Towards Graph Self-Supervised Learning with Contrastive Adjusted Zooming [48.99614465020678]
本稿では,グラフコントラスト適応ズームによる自己教師付きグラフ表現学習アルゴリズムを提案する。
このメカニズムにより、G-Zoomはグラフから複数のスケールから自己超越信号を探索して抽出することができる。
我々は,実世界のデータセットに関する広範な実験を行い,提案したモデルが常に最先端の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-20T22:45:53Z) - Understanding Coarsening for Embedding Large-Scale Graphs [3.6739949215165164]
機械学習(ML)アルゴリズムによるグラフの適切な解析は、研究や産業の多くの分野において、より深い洞察をもたらす可能性がある。
グラフデータの不規則構造は、グラフ上でMLタスクを実行するための障害を構成する。
本研究では, 粗大化品質が埋込み性能に及ぼす影響を, 速度と精度の両方で解析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T15:06:33Z) - Kernel-based Graph Learning from Smooth Signals: A Functional Viewpoint [15.577175610442351]
ノード側および観測側情報を組み込んだ新しいグラフ学習フレームワークを提案する。
我々は、Kronecker製品カーネルに付随する再生カーネルヒルベルト空間の関数としてグラフ信号を使用する。
我々は、Kronecker製品カーネルと組み合わせることで、グラフによって説明される依存性とグラフ信号による依存性の両方を捕捉できる新しいグラフベースの正規化手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T16:04:23Z) - Learning Product Graphs Underlying Smooth Graph Signals [15.023662220197242]
本稿では,製品グラフの形式で与えられるデータから構造化グラフを学習する方法を考案する。
この目的のために、まずグラフ学習問題は線形プログラムとして表され、これは(平均的に)最先端のグラフ学習アルゴリズムより優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T03:25:15Z)
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。