Status: Bibliographieeintrag
Standort: ---
Exemplare:
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| Online-Ressource |
Verfasst von: | López, Federico [VerfasserIn]  |
| Pozzetti, Maria Beatrice [VerfasserIn]  |
| Trettel, Steve [VerfasserIn]  |
| Strube, Michael [VerfasserIn]  |
| Wienhard, Anna [VerfasserIn]  |
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 |
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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 |
Symmetric spaces for graph embeddings / López, Federico [VerfasserIn]; 9 Jun 2021 (Online-Ressource)
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