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- Graph Inference with Effective Resistance Queries [2.2349172369559156]
一対の頂点間の有効抵抗(ER)を返すオラクルを用いてグラフ推論を研究する。
ERクエリから$n$-vertexグラフを一意に再構築できることは知られているが、他にはほとんど知られていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-25T16:37:25Z) - Quantum Computing from Graphs [0.0]
安定化器符号の表現を特定の構造を持つグラフとして導入する。
グラフ表現は、コード構築とアルゴリズムの両方について洞察を与える。
また、量子ギルバート=バルシャモフを3方向距離-レート-重み付きトレードオフに拡張するためにグラフを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-29T19:47:39Z) - Cayley Graph Propagation [0.0]
トルーニケーションはケイリーグラフ構造の膨張特性に有害であることを示す。
代わりに、完全なケイリーグラフ構造上の情報を伝播する手法であるCGPを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T13:32:34Z) - Implementation of Continuous-Time Quantum Walk on Sparse Graph [0.0]
連続時間量子ウォーク(CTQW)は、量子コンピューティングにおいて重要な役割を果たす。
CTQWを効率的に実装する方法は難しい問題である。
本稿では,スパースグラフ上でのCTQWの実装について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T05:20:55Z) - A Graph is Worth $K$ Words: Euclideanizing Graph using Pure Transformer [47.25114679486907]
我々は、非ユークリッドグラフを学習可能なグラフワードに変換するGraph2Seqエンコーダを特徴とするGraphsGPTを紹介する。
GraphGPTデコーダは、元のグラフをGraph Wordsから再構成し、情報等価性を保証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-04T12:29:40Z) - Efficient Signed Graph Sampling via Balancing & Gershgorin Disc Perfect
Alignment [51.74913666829224]
強い反相関を持つデータセットに対して、適切なグラフは正および負のエッジ重みの両方を含むことを示す。
本稿では,平衡符号グラフの概念に着目した線形時間符号グラフサンプリング手法を提案する。
実験結果から, 署名付きグラフサンプリング手法は, 各種データセットにおいて, 既存の高速サンプリング方式よりも優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T09:19:01Z) - A Near-Optimal Best-of-Both-Worlds Algorithm for Online Learning with
Feedback Graphs [21.563733343861713]
フィードバックグラフを用いたオンライン学習は、学習者のフィードバックが行動集合上の有向グラフによって決定されるシーケンシャルな意思決定フレームワークである。
本稿では,このフレームワークで学習するための計算効率のよいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-01T15:14:32Z) - Learning quantum graph states with product measurements [22.463154358632472]
我々は、未知の$n$-qubit量子グラフ状態の同一コピーを製品測定で学習する問題を考察する。
このようなグラフ状態の複数の同一コピー上で製品計測を用いて学習する明示的なアルゴリズムを詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-13T02:55:21Z) - Partition and Code: learning how to compress graphs [50.29024357495154]
まず、分割アルゴリズムがグラフを基本構造に分解し、これらを確率分布を学習する小さな辞書の要素にマッピングし、エントロピーエンコーダが表現をビットに変換する。
提案アルゴリズムは,非パラメトリックおよびパラメトリックグラフ圧縮器の異なるファミリーに対して,多種多様な実世界のネットワーク上で定量的に評価し,大幅な性能向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T11:41:16Z) - Learning Graphon Autoencoders for Generative Graph Modeling [91.32624399902755]
Graphonは任意のサイズでグラフを生成する非パラメトリックモデルであり、グラフから簡単に誘導できる。
解析可能でスケーラブルなグラフ生成モデルを構築するために,textitgraphon autoencoder という新しいフレームワークを提案する。
線形グルーポン分解モデルはデコーダとして機能し、潜在表現を活用して誘導されたグルーポンを再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-29T08:11:40Z) - Random Graph Matching with Improved Noise Robustness [2.294014185517203]
本稿では確率モデルに基づくグラフマッチングの新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、$alpha le 1 / (log log n)C$ のとき、その基礎となるマッチングを高い確率で復元する。
これにより、以前の作業で達成された条件 $alpha le 1 / (log n)C$ が改善される。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-28T02:39:27Z) - Learning Graphons via Structured Gromov-Wasserstein Barycenters [143.42601038462965]
本稿では,graphonと呼ばれる非パラメトリックグラフモデルを学ぶための新しい原理的手法を提案する。
提案手法は, 従来の最先端手法の欠点を克服し, 合成データと実データの両方でそれを上回る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T13:04:29Z) - Online Dense Subgraph Discovery via Blurred-Graph Feedback [87.9850024070244]
我々は高密度サブグラフ発見のための新しい学習問題を導入する。
まず,確率の高いほぼ最適解を求めるエッジ時間アルゴリズムを提案する。
そして、理論的保証のあるよりスケーラブルなアルゴリズムを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-24T11:37:33Z) - Graph Pooling with Node Proximity for Hierarchical Representation
Learning [80.62181998314547]
本稿では,ノード近接を利用したグラフプーリング手法を提案し,そのマルチホップトポロジを用いたグラフデータの階層的表現学習を改善する。
その結果,提案したグラフプーリング戦略は,公開グラフ分類ベンチマークデータセットの集合において,最先端のパフォーマンスを達成できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T13:09:44Z) - Proximity Preserving Binary Code using Signed Graph-Cut [27.098042566421963]
本稿では,PPC(Proximity Preserving Code)と呼ばれるバイナリ埋め込みフレームワークを紹介し,データポイント間の類似性と相似性を学習し,コンパクトで親和性に配慮したバイナリコードを生成する。
提案手法は, 精度と複雑性の両面において, 一般的なスペクトル法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-05T13:58:41Z) - Quantum Speedup for Graph Sparsification, Cut Approximation and
Laplacian Solving [1.0660480034605238]
スペクトルスペーシフィケーション」は、ノード数でエッジの数をほぼ直線に減らす。
スペクトルスカラー化のための量子スピードアップとその多くの応用について述べる。
我々のアルゴリズムはラプラシア系を解くための量子スピードアップを意味する。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-11-17T17:29:40Z)
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