抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
おそらく異なる計量測度空間からの構造化データの比較は,例えばグラフ分類における応用とともに,機械学習における基本的タスクである。Gromov-Wasserstein(GW)の不一致は,最適輸送に基づく構造化データ間の結合を定式化し,内部関係幾何学を整列させることにより,異なる構造間の不和合性に取り組む。条件付き勾配やSinkornのような効率的な局所ソルバは利用可能であるが,固有の非凸性は,まだ扱いやすい評価を防ぎ,既存の下限は,実際の使用には十分ではない。この問題に取り組むために,二次割当問題との接続からインスピレーションを取り上げ,GWの代理として直交Gromov-Wasserstein(OGW)矛盾を提案した。それは,O(n ̄3)複雑性と効率的かつ閉鎖型下限をアドミットし,結合にノード特徴を組み込んだ融合Gromov-Wasserstein(FGW)距離に直接拡張する。合成と実世界データセットの両方に関する広範な実験は,著者らの下限の厳しさを示し,OGWとその下限は,グラフ集合に対する正確な予測と満足な重心を効率的に配信する。【JST・京大機械翻訳】