....................................... Generativ modellering av layouter för Les Misérables tecken co-occurence nätverk [55]. Vi tränar vår generativa modell för att konstruera ett 2D latent utrymme genom att lära oss av en samling exempellayouter (träningsprover). Från rutnätet av genererade prover kan vi se de smidiga övergångarna mellan de olika layouterna. Detta visar att vår modell är kapabel att lära sig och generalisera abstrakta begrepp för graflayouter, inte bara memorera träningsprover. Användare kan använda detta prov rutnät av latent utrymme som ett WYSIWYG-gränssnitt för att generera en layout de vill ha, utan antingen blint tweaking parametrar för layoutmetoder eller kräver expertkunskap om layoutmetoder. Färgkartläggningen av det latenta utrymmet motsvarar det formbaserade måttet [23] för de genererade provexemplaren. Genom hela papperet, om inte annat anges, nodfärgen representerar den hierarkiska samhällsstrukturen i grafen [68, 79], så läsarna kan enkelt jämföra nod platser i olika layouter. En interaktiv demo finns i det kompletterande materialet [1]. Abstract-olika layouter kan karakterisera olika aspekter av samma graf. Att hitta en "bra" layout av en graf är därför en viktig uppgift för grafvisualisering. I praktiken visualiserar användarna ofta en graf i flera layouter genom att använda olika metoder och olika parameterinställningar tills de hittar en layout som bäst passar syftet med visualiseringen. Men denna rättegångs- och terrorprocess är ofta slumpartad och tidskrävande. För att ge användarna ett intuitivt sätt att navigera layout design utrymme, presenterar vi en teknik för att systematiskt visualisera en graf i olika layouter med hjälp av djupa generativa modeller. Vi designar en kodare-dekoder arkitektur för att lära sig en modell från en samling exempel layouter, där kodaren representerar träningsexempel i ett latent utrymme och dekoder producerar layouter från latent utrymme. I synnerhet tränar vi modellen för att konstruera ett tvådimensionellt latent utrymme för användare att enkelt utforska och generera olika layouter. Vi demonstrerar vår strategi genom kvantitativa och kvalitativa utvärderingar av de skapade layouterna. Resultaten av våra utvärderingar visar att vår modell kan lära sig och generalisera abstrakta koncept för graflayouter, inte bara memorera utbildningsexempelen. Sammanfattningsvis presenterar detta dokument en fundamentalt ny metod för grafvisualisering där en maskininlärningsmodell lär sig att visualisera en graf från exempel utan manuellt definierade heuristiker.
Nyligen föreslog REF att lära sig en kodare-dekoder för graf layout generering problem för att systematiskt visualisera en graf i olika layouter med hjälp av djup generativ modell.
A Deep Generative Model for Graph Layout
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}