Grafsignaler erbjuder en mycket generisk och naturlig representation för data som lever på nätverk eller oregelbundna strukturer. Den faktiska datastrukturen är dock ofta okänd a priori men kan ibland beräknas utifrån kunskapen om applikationsdomänen. Om detta inte är möjligt måste datastrukturen härledas från enbart signalobservationer. Detta är precis det problem som vi tar upp i detta dokument, under antagandet att grafsignalerna kan representeras som en gles linjär kombination av några atomer i ett strukturerat graflexikon. Ordboken är konstruerad på polynom av grafen Laplacian, som kan glest representera en allmän klass av grafsignaler som består av lokaliserade mönster på grafen. Vi formulerar ett grafinlärningsproblem, vars lösning ger en idealisk passform mellan signalobservationer och den glesa grafsignalmodellen. Eftersom problemet är icke-konvext, föreslår vi att lösa det genom att växla mellan en signal gles kodning och en graf uppdatering steg. Vi ger experimentella resultat som beskriver den goda grafen återvinning prestanda av vår metod, som i allmänhet jämför positivt med andra senaste nätverksinferens algoritmer.
Maretic et al:s verk. REF förutsätter att grafsignalen är gles och att signalen är en gles linjär kombination av några få atomer i ett strukturerat graflexikon.
Graph learning under sparsity priors
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}