Navigation überspringen
Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare: ---
heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:López, Federico [VerfasserIn]   i
 Pozzetti, Maria Beatrice [VerfasserIn]   i
 Trettel, Steve [VerfasserIn]   i
 Strube, Michael [VerfasserIn]   i
 Wienhard, Anna [VerfasserIn]   i
Titel:Symmetric spaces for graph embeddings
Titelzusatz:a Finsler-Riemannian approach
Verf.angabe:Federico López, Beatrice Pozzetti, Steve Trettel, Michael Strube, Anna Wienhard
E-Jahr:2021
Jahr:9 Jun 2021
Umfang:28 S.
Fussnoten:Gesehen am 28.09.2022
Titel Quelle:Enthalten in: De.arxiv.org
Ort Quelle:[S.l.] : Arxiv.org, 1991
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:(2021), Artikel-ID 2106.04941, Seite 1-28
Abstract:Learning faithful graph representations as sets of vertex embeddings has become a fundamental intermediary step in a wide range of machine learning applications. We propose the systematic use of symmetric spaces in representation learning, a class encompassing many of the previously used embedding targets. This enables us to introduce a new method, the use of Finsler metrics integrated in a Riemannian optimization scheme, that better adapts to dissimilar structures in the graph. We develop a tool to analyze the embeddings and infer structural properties of the data sets. For implementation, we choose Siegel spaces, a versatile family of symmetric spaces. Our approach outperforms competitive baselines for graph reconstruction tasks on various synthetic and real-world datasets. We further demonstrate its applicability on two downstream tasks, recommender systems and node classification.
DOI:doi:10.48550/arXiv.2106.04941
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.04941
 Volltext: http://arxiv.org/abs/2106.04941
 DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.04941
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Computer Science - Computational Geometry
 Computer Science - Machine Learning
 I.2
K10plus-PPN:1817329863
Verknüpfungen:→ Sammelwerk

Permanenter Link auf diesen Titel (bookmarkfähig):  https://katalog.ub.uni-heidelberg.de/titel/68966943   QR-Code
zum Seitenanfang