张量超图神经网络与信号去噪的统一视角
机器学习
2023-09-18 v1 信号处理
摘要
超图神经网络(HyperGNNs)与超图信号去噪(HyperGSD)是高阶网络建模的两个基础课题。理解这两领域间的联系,尤其有助于从HyperGSD视角设计新型HyperGNNs,反之亦然。特别地,张量超图卷积网络(T-HGCN)已成为在超图上保持高阶交互的有力架构,本工作展示了HyperGSD问题与T-HGCN间的等价关系。受此有趣结果启发,我们进一步基于HyperGSD问题设计了张量超图迭代网络(T-HGIN),其在每一单层中利用多步更新方案。数值实验展示了所提T-HGIN方法的前景应用。
引用
@article{arxiv.2309.08385,
title = {A Unified View Between Tensor Hypergraph Neural Networks And Signal Denoising},
author = {Fuli Wang and Karelia Pena-Pena and Wei Qian and Gonzalo R. Arce},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08385},
year = {2023}
}
备注
5 pages, accepted by EUSIPCO 2023