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TOOL · CL_245315 · Sep 10 · 04:00

新的图字典学习框架使用最优传输改进分类

研究人员开发了一个新的图字典学习（GDL）框架，该框架将图表示为从其滤波拉普拉斯算子导出的零均值高斯分布。该框架使用学习到的原子图的质心来近似观测到的图，并使用一种新颖的滤波器图距离（fGOT）度量进行测量。通过一种称为代理fGOT（sfGOT）的可处理近似来最小化重构误差，该近似通过反向传播进行端到端优化，并与Hilbert-Schmidt独立性准则相关联，以最大化节点谱嵌入之间的统计依赖性。实验表明，该方法在图聚类和分类任务中取得…