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NeurIPS 2018 | 华为联合LSE提出KONG:有序近邻图的核函数

机器之心  · 公众号  · AI  · 2018-12-09 12:44
选自arXiv作者:Moez Draief, Konstantin Kutzkov, Kevin Scaman, Milan Vojnovic机器之心编译参与:吴昕本论文由华为诺亚方舟实验室联合伦敦政治经济学院合作完成,为 NeurIPS 2018 的合作论文。在此论文中,研究员针对近邻有序的、节点和边有标签的图,提出了新颖的图核函数。图是对结构化数据的独特表示,从在线社交网络的社区检测到蛋白质结构预测,图在机器学习及其相关领域有着极大的应用。所以,基于图结构实现学习任务能够吸引研究社区的关注也就不令人惊讶了。图核函数(Graph kernel)是图分类的标准工具。给定带有节点和边属性的大型图合集,我们感兴趣的是学习一种能够最好地捕捉任意两张图之间相似性的核函数. 这种图核函数可用于支持向量机这样的标准核方法进 ………………………………

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