Buchumschlag

A dual basis approach to multidimensional scaling

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Lichtenberg, Samuel, Tasissa, Abiy
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Spectral Theory Information Theory Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Localization from structured distance matrices via low-rank matrix recovery
von: Lichtenberg, Samuel, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Dual Basis Approach for Structured Robust Euclidean Distance Geometry
von: Kundu, Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Alternating minimization algorithm with initialization analysis for r-local and k-sparse unlabeled sensing
von: Abbasi, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2022)

How Does Attention Help? Insights from Random Matrices on Signal Recovery from Sequence Models
von: Seddik, Mohamed El Amine
Veröffentlicht: (2026)

Structured Sampling for Robust Euclidean Distance Geometry
von: Kundu, Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weighed l1 on the simplex: Compressive sensing meets locality
von: Tasissa, Abiy, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Discriminative reconstruction via simultaneous dense and sparse coding
von: Tasissa, Abiy, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Shuffled Linear Regression via Spectral Matching
von: Liu, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

K-Deep Simplex: Deep Manifold Learning via Local Dictionaries
von: Tankala, Pranay, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Spectral Graph Sparsification Preserves Representation Geometry in Graph Neural Networks
von: Krishnagopal, Sanjukta
Veröffentlicht: (2026)

Leveraging advances in machine learning for the robust classification and interpretation of networks
von: Appaw, Raima Carol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Community Spectral Clustering for Geometric Graphs
von: Allem, Luiz Emilio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Centrality Graph Shift Operators for Graph Neural Networks
von: Abbahaddou, Yassine, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CatBOX: A Categorical-Continuous Bayesian Optimization with Spectral Mixture Kernels for Accelerated Catalysis Experiments
von: Zhao, Changquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analysis and Approximate Inference of Large Random Kronecker Graphs
von: Liao, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Leave-one-out Singular Subspace Perturbation Analysis for Spectral Clustering
von: Zhang, Anderson Y., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Estimating the Spectral Moments of the Kernel Integral Operator from Finite Sample Matrices
von: Chun, Chanwoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Complex Interpolation of Matrices with an application to Multi-Manifold Learning
von: Arbel, Adi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchical Representation Learning in Graph Neural Networks with Node Decimation Pooling
von: Bianchi, Filippo Maria, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Angular Graph Fractional Fourier Transform: Theory and Application
von: Zhao, Feiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Data-Driven Matrix Recovery via Optimal Shrinkage and Spatially Resolved Singular Vector Denoising under High-Dimensional Separable Noise
von: Su, Pei-Chun
Veröffentlicht: (2025)

Predictability of sequences and subsequences with spectrum degeneracy at periodically located points
von: Dokuchaev, Nikolai
Veröffentlicht: (2018)

Statistical Limits in Random Tensors with Multiple Correlated Spikes
von: Qi, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Alignment via Birkhoff Relaxation
von: Varma, Sushil Mahavir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exact Minimax Optimality of Spectral Methods in Phase Synchronization and Orthogonal Group Synchronization
von: Zhang, Anderson Ye
Veröffentlicht: (2022)

Predictive Maps of Multi-Agent Reasoning: A Successor-Representation Spectrum for LLM Communication Topologies
von: Parks, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Superposition: A Theory of Feature Geometry
von: Ivanov, Georgi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Simplicial Convolutional Filters
von: Yang, Maosheng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Grassmanian Interpolation of Low-Pass Graph Filters: Theory and Applications
von: Savostianov, Anton, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On predictors and filters for non-decaying unbounded continuous time signals
von: Dokuchaev, Nikolai
Veröffentlicht: (2024)

Generative Myopia: Why Diffusion Models Fail at Structure
von: Siami, Milad
Veröffentlicht: (2025)

Persistent Sheaf Laplacian Analysis of Protein Stability and Solubility Changes upon Mutation
von: Ren, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPECTRA: Spectral Domain-Aware Graph Generation for Imbalanced Molecular Property Regression
von: Nogueira, Brenda, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometric Scattering on Measure Spaces
von: Chew, Joyce, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Consistency of augmentation graph and network approximability in contrastive learning
von: Li, Chenghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Perturbative adaptive importance sampling for Bayesian LOO cross-validation
von: Chang, Joshua C, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Spectral Approach for Learning Spatiotemporal Neural Differential Equations
von: Xia, Mingtao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fundamental Limits of Spectral Clustering in Stochastic Block Models
von: Zhang, Anderson Ye
Veröffentlicht: (2023)

Weighted eigenvalues of Dirac operators: complete continuity and comparison
von: Qiu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Fourier Neural Kernels (G-FuNK): Learning Solutions of Nonlinear Diffusive Parametric PDEs on Multiple Domains
von: Loeffler, Shane E., et al.
Veröffentlicht: (2024)