論文の概要: Online Filtering over Expanding Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06898v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 14:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 14:01:56.485365
• Title: Online Filtering over Expanding Graphs
• Title（参考訳）: グラフの拡張によるオンラインフィルタリング
• Authors: Bishwadeep Das and Elvin Isufi
• Abstract要約: 本稿では,オンライン機械学習の原理に基づいて,フィルタのオンライン更新を提案する。 受信ノードにおける信号に対する手法の性能を示す。 これらの発見は、グラフの拡張よりも効率的なフィルタリングの基礎を築いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.84852576248587
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data processing tasks over graphs couple the data residing over the nodes with the topology through graph signal processing tools. Graph filters are one such prominent tool, having been used in applications such as denoising, interpolation, and classification. However, they are mainly used on fixed graphs although many networks grow in practice, with nodes continually attaching to the topology. Re-training the filter every time a new node attaches is computationally demanding; hence an online learning solution that adapts to the evolving graph is needed. We propose an online update of the filter, based on the principles of online machine learning. To update the filter, we perform online gradient descent, which has a provable regret bound with respect to the filter computed offline. We show the performance of our method for signal interpolation at the incoming nodes. Numerical results on synthetic and graph-based recommender systems show that the proposed approach compares well to the offline baseline filter while outperforming competitive approaches. These findings lay the foundation for efficient filtering over expanding graphs.
• Abstract（参考訳）: グラフ上のデータ処理タスクは、グラフ信号処理ツールを通じて、ノード上のデータとトポロジを結合する。 グラフフィルタはそのような顕著なツールの1つであり、分断、補間、分類などのアプリケーションで使われてきた。 しかし、主に固定グラフで使用されるが、実際には多くのネットワークが成長し、ノードが常にトポロジーにアタッチされる。 新しいノードがアタッチするたびにフィルタを再トレーニングすることは計算的に要求されるため、進化するグラフに適応するオンライン学習ソリューションが必要となる。 本稿では,オンライン機械学習の原理に基づくフィルタのオンライン更新を提案する。 フィルタの更新には,オフラインで計算したフィルタに対して記述可能な後悔を伴うオンライン勾配降下を行う。 本稿では,入力ノードにおける信号補間法の性能を示す。 合成およびグラフベースのレコメンデータシステムの数値計算結果から,提案手法はオフラインベースラインフィルタとよく比較でき,競争的手法よりも優れていた。 これらの発見はグラフの拡張よりも効率的なフィルタリングの基礎を築いた。

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