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Dec, 2023
图形学习中的信号滤波的扩散映射
Diffusion Maps for Signal Filtering in Graph Learning
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Todd Hildebrant
TL;DR
本文通过比较扩散图信号模型与其他常用图信号算子，以及应用扩散图作为图移位算子来理解图信号的底层几何结构，从合成数据和真实世界的温度传感器数据出发，评估使用扩散图生成的滤波器对马尔可夫变异极小化问题中图学习的改进效果，为分析和理解复杂的非欧几里得数据结构提供了新的方法。
Abstract
This paper explores the application
diffusion maps
as graph shift operators in understanding the underlying geometry of
graph signals
. The study evaluates the improvements in graph learning when using diffusion m
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