Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning

論文の概要: Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14758v1
Date: Fri, 22 Dec 2023 15:17:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-25 14:41:22.988843
Title: Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning
Title（参考訳）: グラフ学習における信号フィルタリングのための拡散マップ
Authors: Todd Hildebrant
Abstract要約: 本稿では,合成温度センサデータと実世界の温度センサデータを用いた実例を通して,本手法の有効性を示す。その結果、複雑で非ユークリッド的なデータ構造の分析と理解に新たなアプローチが得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper explores the application diffusion maps as graph shift operators in understanding the underlying geometry of graph signals. The study evaluates the improvements in graph learning when using diffusion map generated filters to the Markov Variation minimization problem. The paper showcases the effectiveness of this approach through examples involving synthetically generated and real-world temperature sensor data. These examples also compare the diffusion map graph signal model with other commonly used graph signal operators. The results provide new approaches for the analysis and understanding of complex, non-Euclidean data structures.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ信号の基底構造を理解するために,グラフシフト演算子としての拡散マップを提案する。本研究は,マルコフ変動最小化問題に対する拡散マップ生成フィルタを用いたグラフ学習の改善を評価する。本稿では,合成温度センサデータと実世界の温度センサデータを用いた実例を通して,本手法の有効性を示す。これらの例は、拡散マップグラフ信号モデルと他のよく使われるグラフ信号演算子を比較する。その結果、複雑な非ユークリッドデータ構造の分析と理解に新たなアプローチが得られた。

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