学习标签初始化用于时间依赖调和扩展
机器学习
2022-05-04 v1
摘要
图上的节点分类可表述为图上的狄利克雷问题，其中信号在标记节点给定，调和扩展在未标记节点上进行。本文考虑图上的时间依赖狄利克雷问题，并展示如何通过在学习未标记节点上的适当初始化向量来改进其解。进一步，我们表明改进的解与用于节点分类的最先进方法相当。最后，我们讨论了参数 t 的重要性、优势及未来方向以总结本文。
引用
@article{arxiv.2205.01358,
title = {Learning Label Initialization for Time-Dependent Harmonic Extension},
author = {Amitoz Azad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01358},
year = {2022}
}
备注
Accepted as a conference paper at IJCAI-2022