统计>机器学习
标题: 随机图中的熵最优传输
摘要: 在图分析中,一个经典的任务是计算节点(组)之间的相似性度量。 在潜在空间随机图中,节点与未知的潜在变量相关联。 然后,可以仅使用图形结构直接计算潜在空间中的距离。 在本文中,我们证明了一致估计潜在空间中节点组之间的熵正则最优传输(OT)距离是可能的。 我们给出了熵OT关于代价矩阵扰动的一般稳定性结果。然后我们将其应用于随机图的几个例子,例如流形上的图或$\epsilon$-图。 在此过程中,我们证明了所谓的通用奇异值阈值估计和流形上测地距离估计的新的集中结果。