Серия
Многомасштабное ядро графаLaplacian
на Risi Kondor
Многие реальные графы, такие как графы молекул, демонстрируют структуру в нескольких разных масштабах, но большинство существующих ядер между графами являются либо чисто локальными, либо чисто глобальными в символах. В отличие от этого, создавая иерархию вложенных подграфов, ядра многомасштабных графов (ядра MLG), которые мы определяем в этом документе, могут учитывать структуру в разных масштабах. В основе конструкции MLG находится другое новое ядро графа, называемое ядром Графа пространства функций (FLG- ядро), которое имеет свойство, которое может поднять базовое ядро, определенное на вершинах двух графов, в ядро между графами. Ядро MLG применяет такие ядра FLG к подграфам рекурсивно. Чтобы сделать ядро MLG вычислительным способом, мы также введем рандомизированную процедуру проекции, аналогичную методу Nystro fxm, но для операторов RKHS.
Многие реальные графы, такие как графы молекул, демонстрируют структуру в нескольких разных масштабах, но большинство существующих ядер между графами являются либо чисто локальными, либо чисто глобальными в символах. В отличие от этого, создавая иерархию вложенных подграфов, ядра многомасштабных графов (ядра MLG), которые мы определяем в этом документе, могут учитывать структуру в разных масштабах. В основе конструкции MLG находится другое новое ядро графа, называемое ядром Графа пространства функций (FLG- ядро), которое имеет свойство, которое может поднять базовое ядро, определенное на вершинах двух графов, в ядро между графами. Ядро MLG применяет такие ядра FLG к подграфам рекурсивно. Чтобы сделать ядро MLG вычислительным способом, мы также введем рандомизированную процедуру проекции, аналогичную методу Nystro fxm, но для операторов RKHS.
Хотите оставить отзыв? Сообщить о проблеме можно здесь.