Effizientes Lernen von Graphstrukturen aus Gaußschen, stationären Signalen auf Graphen

Das Polynomiale Graphische Lasso (PGL) ist ein neuer Ansatz zum Lernen von Graphstrukturen aus Knotensignalen. Durch die Modellierung der Signale als Gaußsch und stationär auf dem Graphen kann PGL die Stärken des Graphischen Lasso mit einem umfassenderen Modell kombinieren.