論文の概要: Adaptive Embedding for Temporal Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07866v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 03:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 13:41:07.530212
• Title: Adaptive Embedding for Temporal Network
• Title（参考訳）: テンポラルネットワークのための適応埋め込み
• Authors: Haoran Zhang and Junhui Wang
• Abstract要約: オンラインソーシャルプラットフォームとeコマースの台頭により、テンポラルネットワークはユビキタスになった。 本稿では,適応的ネットワークマージ,テンソル分解,点過程の強みを利用した時間的ネットワーク解析のための統計フレームワークを提案する。 提案手法は、軍国間紛争データセットの分析にも応用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.034131492713936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporal network has become ubiquitous with the rise of online social platform and e-commerce, but largely under investigated in literature. In this paper, we propose a statistical framework for temporal network analysis, leveraging strengths of adaptive network merging, tensor decomposition and point process. A two-step embedding procedure and a regularized maximum likelihood estimate based on Poisson point process is developed, where the initial estimate is based on equal spaced time intervals while the final estimate on the adaptively merging time intervals. A projected gradient descent algorithm is proposed to facilitate estimation, where the upper bound of the tensor estimation error in each iteration is established. Through analysis, it is shown that the tensor estimation error is significantly reduced by the proposed method. Extensive numerical experiments also validate this phenomenon, as well as its advantage over other existing competitors. The proposed method is also applied to analyze a militarized interstate dispute dataset, where not only the prediction accuracy increases, but the adaptively merged intervals also lead to clear interpretation.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルプラットフォームとeコマースの台頭により、一時的ネットワークはユビキタスになったが、主に文献で調査されている。 本稿では,適応型ネットワークマージ,テンソル分解,点過程の強みを利用した時間的ネットワーク解析のための統計フレームワークを提案する。 初期推定は等間隔時間間隔に基づいており、最終推定は適応的マージ時間間隔に基づいて行われる二段階埋め込み法とポアソン点法に基づく正則化最大度推定法が開発されている。 各イテレーションにおけるテンソル推定誤差の上限が確立された場合、推定を容易にするために投影勾配降下アルゴリズムが提案されている。 解析により,提案手法により,テンソル推定誤差が大幅に低減されることを示した。 広範な数値実験もこの現象を検証し、他の競合相手よりも有利である。 提案手法は、予測精度が増大するだけでなく、適応的にマージされた区間が明確な解釈につながる、軍国間紛争データセットを解析するためにも用いられる。

関連論文リスト

• Adaptive Anomaly Detection in Network Flows with Low-Rank Tensor Decompositions and Deep Unrolling [9.20186865054847]
  異常検出(AD)は、将来の通信システムのレジリエンスを確保するための重要な要素として、ますます認識されている。 この研究は、不完全測定を用いたネットワークフローにおけるADについて考察する。 本稿では,正規化モデル適合性に基づくブロック帰属凸近似アルゴリズムを提案する。 ベイズ的アプローチに触発されて、我々はモデルアーキテクチャを拡張し、フローごとのオンライン適応とステップごとの統計処理を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T19:59:57Z)
• A network-constrain Weibull AFT model for biomarkers discovery [0.0]
  AFTNetはWeibullAccelerated failure time (AFT)モデルに基づくネットワーク制約サバイバル分析手法である。 本稿では,近位勾配法に基づく効率的な反復計算アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T11:12:53Z)
• DANI: Fast Diffusion Aware Network Inference with Preserving Topological Structure Property [2.8948274245812327]
  そこで我々は,DANIと呼ばれる新しい手法を提案し,その構造特性を保ちながら基礎となるネットワークを推定する。 DANIは、モジュール構造、次数分布、連結成分、密度、クラスタリング係数を含む構造特性を維持しながら、より高い精度と低い実行時間を有する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T23:23:00Z)
• Optimization Guarantees of Unfolded ISTA and ADMM Networks With Smooth Soft-Thresholding [57.71603937699949]
  我々は,学習エポックの数の増加とともに,ほぼゼロに近いトレーニング損失を達成するための最適化保証について検討した。 トレーニングサンプル数に対する閾値は,ネットワーク幅の増加とともに増加することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T13:03:47Z)
• Contraction-Guided Adaptive Partitioning for Reachability Analysis of Neural Network Controlled Systems [5.359060261460183]
  非線形フィードバックループにおける区間値到達可能集合の推定値を改善するための収縮誘導適応分割アルゴリズムを提案する。 ニューラルネットワーク検証ステップとリーチビリティパーティショニングレイヤの分離を活用することで、アルゴリズムは計算コストの少ない精度の向上を提供することができる。 本稿では,現状の手法と比較して,ランタイムのごく一部において,到達可能な集合推定の精度が大幅に向上したことを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-07T14:43:21Z)
• Binarizing Sparse Convolutional Networks for Efficient Point Cloud Analysis [93.55896765176414]
  我々は,効率的な点群解析のためのBSC-Netと呼ばれるバイナリスパース畳み込みネットワークを提案する。 我々は,移動したスパース畳み込みにおけるサイトマッチングに最適なオプションを見つけるために,異なる検索戦略を採用している。 我々のBSC-Netは、我々の厳格なベースラインを大幅に改善し、最先端のネットワーク双対化手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T13:47:06Z)
• Variational Inference: Posterior Threshold Improves Network Clustering Accuracy in Sparse Regimes [2.5782420501870296]
  本稿では,各反復後のコミュニティ割り当ての後部をハードしきい値にすることで,変分推論法を改善するための簡易な方法を提案する。 提案手法は,ネットワークの平均ノード次数が有界であっても,真のコミュニティラベルを収束させ,正確に復元可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-12T00:24:54Z)
• Layer Ensembles [95.42181254494287]
  本稿では,ネットワークの各層に対する独立なカテゴリ分布の集合を考慮した不確実性推定手法を提案する。 その結果,メモリと実行時間が少なくなるモデルが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T17:52:47Z)
• Interpolation-based Correlation Reduction Network for Semi-Supervised Graph Learning [49.94816548023729]
  補間型相関低減ネットワーク(ICRN)と呼ばれる新しいグラフコントラスト学習手法を提案する。 提案手法では,決定境界のマージンを大きくすることで,潜在特徴の識別能力を向上させる。 この2つの設定を組み合わせることで、豊富なラベル付きノードと稀に価値あるラベル付きノードから豊富な監視情報を抽出し、離散表現学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T14:26:34Z)
• A Convergence Theory Towards Practical Over-parameterized Deep Neural Networks [56.084798078072396]
  ネットワーク幅と収束時間の両方で既知の理論境界を大幅に改善することにより、理論と実践のギャップを埋める一歩を踏み出します。 本研究では, サンプルサイズが2次幅で, 両者の時間対数で線形なネットワークに対して, 地球最小値への収束が保証されていることを示す。 私たちの分析と収束境界は、いつでも合理的なサイズの同等のRELUネットワークに変換できる固定アクティベーションパターンを備えたサロゲートネットワークの構築によって導出されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T00:40:45Z)
• Solving Sparse Linear Inverse Problems in Communication Systems: A Deep Learning Approach With Adaptive Depth [51.40441097625201]
  疎信号回復問題に対するエンドツーエンドの訓練可能なディープラーニングアーキテクチャを提案する。 提案手法は,出力するレイヤ数を学習し,各タスクのネットワーク深さを推論フェーズで動的に調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T06:32:53Z)

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。