Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph Signal Adaptive Message Passing

論文の概要: Graph Signal Adaptive Message Passing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17629v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 07:44:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-24 13:55:10.583805
Title: Graph Signal Adaptive Message Passing
Title（参考訳）: Graph Signal Adaptive Message Passing
Authors: Yi Yan, Changran Peng, Ercan Engin Kuruoglu,
Abstract要約: Graph Signal Adaptive Message Passing (GSAMP)は、新しいメッセージパッシング手法である。同時に、時間変化のグラフ信号に対して、オンライン予測、データ計算の欠如、ノイズ除去を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2430260063115233
License:
Abstract: This paper proposes Graph Signal Adaptive Message Passing (GSAMP), a novel message passing method that simultaneously conducts online prediction, missing data imputation, and noise removal on time-varying graph signals. Unlike conventional Graph Signal Processing methods that apply the same filter to the entire graph, the spatiotemporal updates of GSAMP employ a distinct approach that utilizes localized computations at each node. This update is based on an adaptive solution obtained from an optimization problem designed to minimize the discrepancy between observed and estimated values. GSAMP effectively processes real-world, time-varying graph signals under Gaussian and impulsive noise conditions.
Abstract（参考訳）: 本稿では、オンライン予測、欠落データ計算、時間変化グラフ信号のノイズ除去を同時に行う新しいメッセージパッシング手法であるグラフ信号適応メッセージパッシング(GSAMP)を提案する。グラフ全体に対して同じフィルタを適用する従来のグラフ信号処理法とは異なり、GSAMPの時空間更新では各ノードの局所化計算を利用する別のアプローチを採用している。この更新は、観測値と推定値の差を最小限に抑えるために設計された最適化問題から得られた適応解に基づいている。 GSAMPはガウス的および衝動的雑音条件下で実世界の時間変化グラフ信号を効果的に処理する。

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