基于展开神经网络的联合数据填补与图学习
信号处理
2024-07-17 v1 机器学习
摘要
给定部分时间变化图信号的测量，我们提出一种算法，同时估计其 underlying graph topology 和缺失的测量值。该提出算法通过训练一个可解释的神经网络来实现，其中该网络是基于展开框架设计的。该技术可用作图学习和图信号重建算法。本工作通过允许 underlying graph 未知的方式，增强了图信号重建的先行工作；也通过为信号重建任务量身定制已学习的图，发展了图学习的先行工作。
引用
@article{arxiv.2407.11429,
title = {Joint Data Inpainting and Graph Learning via Unrolled Neural Networks},
author = {Subbareddy Batreddy and Pushkal Mishra and Yaswanth Kakarla and Aditya Siripuram},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.11429},
year = {2024}
}