Abstract-Information analys av data ofta kokar ner för att korrekt identifiera sin dolda struktur. I många fall kan datastrukturen beskrivas med en grafrepresentation som stöder signaler i datauppsättningen. I vissa tillämpningar kan denna graf delvis bestämmas med hjälp av konstruktionsbegränsningar eller förutbestämda avkänningsarrangemang. I allmänhet är dock datastrukturen inte lätt tillgänglig och inte heller lätt definierad. I detta dokument föreslår vi att beskriva strukturerade data som en gles kombination av lokala funktioner som lever på ett diagram. Denna modell är lämpligare för att representera lokala dataarrangemang än den klassiska globala smidigheten tidigare. Vi fokuserar på problemet med att dra den konnektivitet som bäst förklarar dataproverna på olika hörn av en graf som är en priori okänd. Vi koncentrerar oss på det fall där de observerade uppgifterna faktiskt är summan av värmespridningsprocesser, som är en allmänt använd modell för data på nätverk eller andra oregelbundna strukturer. Vi kastar en ny graf inlärningsproblem och lösa det med en effektiv nonconvex optimering algoritm. Experiment på både syntetiska och verkliga data illustrerar slutligen fördelarna med det föreslagna ramverket för grafinlärning och bekräftar att datastrukturen på ett effektivt sätt endast kan läras av dataobservationer. Vi tror att vår algoritm kommer att bidra till att lösa nyckelfrågor inom olika tillämpningsområden såsom social och biologisk nätverksanalys där det är avgörande att presentera korrekt datastruktur för förståelse och slutsatser.
Thanou m.fl. I REF föreslås ett ramverk för grafinlärning där grafsignalerna är resultatet av värmespridningsprocesser.
Learning Heat Diffusion Graphs
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}