Conférence
Notice
Lieu de réalisation
Paris
Langue :
Anglais
Crédits
INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique) (Production), INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique) (Publication), François Baccelli (Publication), Marc Lelarge (Intervention)
Conditions d'utilisation
Droit commun de la propriété intellectuelle
DOI : 10.60527/gdpm-en90
Citer cette ressource :
Marc Lelarge. Inria. (2019, 20 mars). Spectral embedding for graph classification (workshop ERC Nemo Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires) , in Workshop Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires [ERC Nemo] (20-22 mars 2019). [Vidéo]. Canal-U. https://doi.org/10.60527/gdpm-en90. (Consultée le 19 septembre 2024)

Spectral embedding for graph classification (workshop ERC Nemo Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires)

Réalisation : 20 mars 2019 - Mise en ligne : 21 mai 2019
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Descriptif

Learning on graphs requires a graph feature representation able to discriminate among different graphs while being amenable to fast computation. The graph isomorphism problem tells us that no fast representation of graphs is known if we require the representation to be both invariant to nodes permutation and able to discriminate two non-isomorphic graphs. Most graph representations explored so far require to be invariant. We explore new graph representations by relaxing this constraint. We present a generic embedding of graphs relying on spectral graph theory called Spectral Graph Embedding (SGE). We show that for a large family of graphs, our embedding is still invariant. To evaluate the quality and utility of our SGE, we apply them to the graph classification problem.

Intervention

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