論文の概要: Learning Graph ARMA Processes from Time-Vertex Spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06887v3
• Date: Fri, 13 Oct 2023 11:08:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 18:17:51.821045
• Title: Learning Graph ARMA Processes from Time-Vertex Spectra
• Title（参考訳）: 時系列スペクトルを用いたグラフARMAプロセスの学習
• Authors: Eylem Tugce Guneyi, Berkay Yaldiz, Abdullah Canbolat, Elif Vural
• Abstract要約: 本稿では,共同時間-頂点パワースペクトル密度の学習に基づくグラフ自己回帰移動平均(グラフARMA)プロセスの計算アルゴリズムを提案する。 実験結果から,提案手法は時間-頂点信号推定問題において高精度であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.740992908651449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The modeling of time-varying graph signals as stationary time-vertex stochastic processes permits the inference of missing signal values by efficiently employing the correlation patterns of the process across different graph nodes and time instants. In this study, we propose an algorithm for computing graph autoregressive moving average (graph ARMA) processes based on learning the joint time-vertex power spectral density of the process from its incomplete realizations for the task of signal interpolation. Our solution relies on first roughly estimating the joint spectrum of the process from partially observed realizations and then refining this estimate by projecting it onto the spectrum manifold of the graph ARMA process through convex relaxations. The initially missing signal values are then estimated based on the learnt model. Experimental results show that the proposed approach achieves high accuracy in time-vertex signal estimation problems.
• Abstract（参考訳）: 静止時間頂点確率過程としての時間変化グラフ信号のモデリングにより、異なるグラフノードと時刻瞬間間のプロセスの相関パターンを効率的に利用することにより、行方不明信号値の推測が可能となる。 本研究では,信号補間処理の不完全な実現から,プロセスの結合時間-頂点パワースペクトル密度を学習したグラフ自己回帰移動平均(グラフARMA)プロセスの計算アルゴリズムを提案する。 我々の解は、まず部分的に観測された実現からプロセスのジョイントスペクトルを大まかに推定し、凸緩和を通じてグラフARMAプロセスのスペクトル多様体に投影することでこの推定を精算する。 当初欠けていた信号値は学習モデルに基づいて推定される。 実験の結果,提案手法は時間-頂点信号推定問題において高い精度が得られることがわかった。

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