Copertina

From Distance Correlation to Multiscale Graph Correlation

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Shen, Cencheng, Priebe, Carey E., Vogelstein, Joshua T.
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2017
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Manifold Matching using Shortest-Path Distance and Joint Neighborhood Selection
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2014)

The Chi-Square Test of Distance Correlation
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2019)

Robust Vertex Classification
di: Chen, Li, et al.
Pubblicazione: (2013)

Network Dependence Testing via Diffusion Maps and Distance-Based Correlations
di: Lee, Youjin, et al.
Pubblicazione: (2017)

The Exact Equivalence of Distance and Kernel Methods for Hypothesis Testing
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2018)

Generalized Canonical Correlation Analysis for Classification
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2013)

One-Hot Graph Encoder Embedding
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2021)

Discovering and Deciphering Relationships Across Disparate Data Modalities
di: Vogelstein, Joshua T., et al.
Pubblicazione: (2016)

Graph Encoder Ensemble for Simultaneous Vertex Embedding and Community Detection
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2023)

Universally Consistent K-Sample Tests via Dependence Measures
di: Panda, Sambit, et al.
Pubblicazione: (2019)

Decision Tree Embedding by Leaf-Means
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Simple Spectral Failure Mode for Graph Convolutional Networks
di: Priebe, Carey E., et al.
Pubblicazione: (2020)

Graph Neural Networks Powered by Encoder Embedding for Improved Node Learning
di: Chen, Shiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Interpretable Characteristic Kernels via Decision Forests
di: Panda, Sambit, et al.
Pubblicazione: (2018)

Explaining Categorical Feature Interactions Using Graph Covariance and LLMs
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

Synergistic Graph Fusion via Encoder Embedding
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2023)

Edge-Parallel Graph Encoder Embedding
di: Lubonja, Ariel, et al.
Pubblicazione: (2024)

Refined Graph Encoder Embedding via Self-Training and Latent Community Recovery
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2024)

High-Dimensional Independence Testing via Maximum and Average Distance Correlations
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2020)

Sparse Representation Classification Beyond L1 Minimization and the Subspace Assumption
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2015)

On the Incommensurability Phenomenon
di: Fishkind, Donniell E., et al.
Pubblicazione: (2013)

Discovering the Signal Subgraph: An Iterative Screening Approach on Graphs
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2018)

Community Correlations and Testing Independence Between Binary Graphs
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2019)

Principal Graph Encoder Embedding and Principal Community Detection
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

Optimizing the Induced Correlation in Omnibus Joint Graph Embeddings
di: Pantazis, Konstantinos, et al.
Pubblicazione: (2024)

Independence Testing for Temporal Data
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2019)

Valid Two-Sample Graph Testing via Optimal Transport Procrustes and Multiscale Graph Correlation with Applications in Connectomics
di: Chung, Jaewon, et al.
Pubblicazione: (2019)

Approximately optimal domain adaptation with Fisher's Linear Discriminant
di: Helm, Hayden S., et al.
Pubblicazione: (2023)

Discovering Communication Pattern Shifts in Large-Scale Labeled Networks using Encoder Embedding and Vertex Dynamics
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2023)

Encoder Embedding for General Graph and Node Classification
di: Shen, Cencheng
Pubblicazione: (2024)

Efficient Graph Encoder Embedding for Large Sparse Graphs in Python
di: Qin, Xihan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Sparse Projection Oblique Randomer Forests
di: Tomita, Tyler M., et al.
Pubblicazione: (2015)

A Graph Sufficiency Perspective for Neural Networks
di: Shen, Cencheng, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fast and Scalable Multi-Kernel Encoder Classifier
di: Shen, Cencheng
Pubblicazione: (2024)

Concentration bounds on response-based vector embeddings of black-box generative models
di: Acharyya, Aranyak, et al.
Pubblicazione: (2025)

hyppo: A Multivariate Hypothesis Testing Python Package
di: Panda, Sambit, et al.
Pubblicazione: (2019)

Continuous Multidimensional Scaling
di: Trosset, Michael W., et al.
Pubblicazione: (2024)

Black-box model classification under the discriminative factorization
di: Helm, Hayden, et al.
Pubblicazione: (2026)

Semisupervised regression in latent structure networks on unknown manifolds
di: Acharyya, Aranyak, et al.
Pubblicazione: (2023)

Towards a theory of out-of-distribution learning
di: Dey, Jayanta, et al.
Pubblicazione: (2021)