Vorstellung eines neuen positiv definiten Graphkerns, der Sliced-Wasserstein-Weisfeiler-Lehman-Kernel (SWWL), der große Graphen effizient verarbeiten kann und für Regressionsaufgaben in der Computational Physics geeignet ist.
Eine neue positive definite Graphkernelfunktion, die Sliced Wasserstein Weisfeiler-Lehman (SWWL), wird vorgestellt. Sie ermöglicht eine effiziente Gaussian-Prozess-Regression für große Graphen mit kontinuierlichen Knotenattributen.
Eine neue positive definite Graphkernelfunktion, die Sliced-Wasserstein-Weisfeiler-Lehman (SWWL), wird vorgestellt. Sie ermöglicht eine effiziente Gaussian-Prozess-Regression für große Graphen mit kontinuierlichen Knotenattributen.