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- Date de réalisation : 20 Mars 2019
- Lieu de réalisation : Paris
- Durée du programme : 44 min
- Classification Dewey : Probabilités, Statistiques mathématiques, Mathématiques appliquées
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- Catégorie : Conférences
- Niveau : niveau Doctorat (LMD), Recherche
- Disciplines : Mathématiques et informatique, Probabilités
- Collections : ERC Nemo, Workshop Processus ponctuels et graphes aléatoires unimodulaires (20-22 mars 2019)
- ficheLom : Voir la fiche LOM
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- Auteur(s) : LELARGE Marc
- producteur : INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique)
- Editeur : INRIA (Institut national de recherche en informatique et automatique) , Baccelli François

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





















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