はじめに Learning Laplacian Matrix in Smooth Graph Signal Representationsを読んだのでメモ． 気持ち データの構造をグラフで表現する際に，一般的にはgeographicalもしくはsocial friendshipなどに基づいてグラフ構造を決定する．ただこのような決め方…

はじめに Deep Graph Laplacian Regularizationを読んだのでメモ． 気持ち ノイズ除去等の逆問題は通常不良設定問題であるた、なんらかのpriorを仮定して解く必要がある．よく知られているpriorとしてtotal variation priorやsparsity prior，graph Laplacian…

はじめに A Tutorial on Spectral Clusteringを読んだのでメモ． タイトルからわかるようにspectral clusteringを基本の部分から解説した資料． 構成としてはsimilarity graphsgraph laplaciansspectral clusteringアルゴリズムの解析という感じ．とりあえず…