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Haruki Yokota
Haruki Yokota
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新框架从时空数据中学习时变图
研究人员开发了一个从时空数据中学习时变图的新框架。该方法利用凸优化和三个正则化项来约束网络中时间变化的稀疏性。已创建了一种有效的算法来解决优化问题，并且在合成和真实世界数据集（如点云、温度和 EEG 数据）上的实验表明，与现有的最先进技术相比，性能更优。
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新方法利用稀疏线性规划高效学习平衡符号图
研究人员开发了一种新颖的方法，用于高效学习平衡符号图，该图包含数据中的正负相关性。这种新方法通过为图拉普拉斯矩阵的每一列构建一个约束线性规划（LP）问题来扩展基于线性规划的技术。该方法在理论上保证收敛，并在合成和真实世界数据集上展示出优于现有方法的性能。学习到的平衡图能够有效重用最初为正图设计的谱滤波工具和图神经网络。