Graph transduction är en populär klass av halvövervakade inlärningstekniker som syftar till att uppskatta en klassificeringsfunktion definierad över en graf av märkta och omärkta datapunkter. Den allmänna tanken är att sprida den angivna märkningen till omärkta noder på ett konsekvent sätt. I motsats till den traditionella synen, i vilken processen för märkning förökning definieras som en graf Laplacian legalisering, föreslår denna artikel ett radikalt annorlunda perspektiv, baserat på spel-teoretiska begrepp. Inom den föreslagna ramen är överföringsproblemet formulerat i termer av ett icke-kooperativt flerspelarspel där jämvikt motsvarar konsekventa märkningar av data. En attraktiv egenskap i denna formulering är att det i sig är en multiklass strategi och innebär inga begränsningar alls på strukturen av parvis likhet matris, att kunna naturligt hantera asymmetriska och negativa likheter. Experiment på ett antal verkliga problem visar att det föreslagna tillvägagångssättet fungerar väl jämfört med toppmoderna algoritmer, och det kan effektivt hantera olika typer av likheter.
Vi utnyttjar formuleringen av REF baserad på ett spelteoretiskt ramverk och vi bevisar dess tillförlitlighet när det gäller att lösa ett verkligt världsproblem.
Graph Transduction as a Noncooperative Game
{'venue': 'Neural Computation', 'journal': 'Neural Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}