کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4970050 | 1450025 | 2017 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Scalable out-of-sample extension of graph embeddings using deep neural networks
ترجمه فارسی عنوان
گسترش گسترده خارج از نمونه از چسباندن گراف با استفاده از شبکه های عصبی عمیق
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه های عمیق عصبی، فرمت خارج از نمونه، تعبیه گراف، مانیفولد،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Several popular graph embedding techniques for representation learning and dimensionality reduction rely on performing computationally expensive eigendecompositions to derive a nonlinear transformation of the input data space. The resulting eigenvectors encode the embedding coordinates for the training samples only, and so the embedding of novel data samples requires further costly computation. In this paper, we present a method for the out-of-sample extension of graph embeddings using deep neural networks (DNNs) to parametrically approximate these nonlinear maps. Compared with traditional nonparametric out-of-sample extension methods, we demonstrate that the DNNs can generalize with equal or better fidelity and require orders of magnitude less computation at test time. Moreover, we find that unsupervised pretraining of the DNNs improves optimization for larger network sizes, thus removing sensitivity to model selection.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 94, 15 July 2017, Pages 1-6
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 94, 15 July 2017, Pages 1-6
نویسندگان
Aren Jansen, Gregory Sell, Vince Lyzinski,