具有非白激励的流图信号混合模型的在线推断
机器学习
2023-02-15 v1 信号处理
摘要
本文考虑一个联合多图推断与聚类问题，用于同时推断节点中心性和图信号与其所属图的关联。我们研究由经滤波的低通图信号构成的混合模型，其激励可能是非白且低秩的。尽管该混合模型源于实际场景，但它对已有的图学习方法提出了重大挑战。作为补救，我们考虑一个聚焦于图节点中心性的推断问题。我们设计了一种期望最大化（EM）算法，其带有由低通信号性质导出的独特低秩加稀疏先验。我们提出一种新颖的在线 EM 算法以从流数据进行推断。作为一个示例，我们扩展该在线算法以检测信号是否由异常图生成。我们证明所提算法收敛到最大后验（MAP）问题的驻点。数值实验支持我们的分析。
引用
@article{arxiv.2207.14019,
title = {Online Inference for Mixture Model of Streaming Graph Signals with Non-White Excitation},
author = {Yiran He and Hoi-To Wai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.14019},
year = {2023}
}