Gradient-based spectral embeddings of Random Dot Product Graphs.

The Random Dot Product Graph (RDPG) is a generative model for relational data, where nodes are represented via latent vectors in low-dimensional Euclidean space. RDPGs crucially postulate that edge formation probabilities are given by the dot product of the corresponding latent positions. Accordingl...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلف الرئيسي:	Fiori, Marcelo (author)
مؤلفون آخرون:	Marenco, Bernardo (author), Larroca, Federico (author), Bermolen, Paola (author), Mateos, Gonzalo (author)
التنسيق:	article
اللغة:	الإنجليزية
منشور في:	2024
الموضوعات:	Graph representation learning Gradient descent Manifold optimization Random dot product graphs Optimization Information processing Matrix decomposition Manifolds Representation learning Data models Scalability
الوصول للمادة أونلاين:	https://hdl.handle.net/20.500.12008/47590
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!