Gaussian process regression with Sliced Wasserstein Weisfeiler-Lehman graph kernels
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Perez, Raphaël Carpintero, da Veiga, Sébastien, Garnier, Josselin, Staber, Brian |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Learning signals defined on graphs with optimal transport and Gaussian process regression
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024)
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024)
A reproducible comparative study of categorical kernels for Gaussian process regression, with new clustering-based nested kernels
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2025)
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2025)
Scalable and adaptive prediction bands with kernel sum-of-squares
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025)
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025)
Multifidelity Gaussian process regression for solving nonlinear partial differential equations
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2026)
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2026)
Edged Weisfeiler-Lehman Algorithm
par: Yue, Xiao, et autres
Publié: (2025)
par: Yue, Xiao, et autres
Publié: (2025)
Distributional encoding for Gaussian process regression with qualitative inputs
par: Da Veiga, Sébastien
Publié: (2025)
par: Da Veiga, Sébastien
Publié: (2025)
Weisfeiler and Lehman Go Categorical
par: Choi, Seongjin, et autres
Publié: (2026)
par: Choi, Seongjin, et autres
Publié: (2026)
Generalizing Weisfeiler-Lehman Kernels to Subgraphs
par: Kim, Dongkwan, et autres
Publié: (2024)
par: Kim, Dongkwan, et autres
Publié: (2024)
Extending the Design Space of Graph Neural Networks by Rethinking Folklore Weisfeiler-Lehman
par: Feng, Jiarui, et autres
Publié: (2023)
par: Feng, Jiarui, et autres
Publié: (2023)
Weisfeiler and Lehman Go Paths: Learning Topological Features via Path Complexes
par: Truong, Quang, et autres
Publié: (2023)
par: Truong, Quang, et autres
Publié: (2023)
Beyond Weisfeiler-Lehman: A Quantitative Framework for GNN Expressiveness
par: Zhang, Bohang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Bohang, et autres
Publié: (2024)
Weisfeiler Lehman Test on Combinatorial Complexes: Generalized Expressive Power of Topological Neural Networks
par: Chen, Jiawen, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Jiawen, et autres
Publié: (2026)
Weisfeiler-Lehman meets Events: An Expressivity Analysis for Continuous-Time Dynamic Graph Neural Networks
par: Beddar-Wiesing, Silvia, et autres
Publié: (2025)
par: Beddar-Wiesing, Silvia, et autres
Publié: (2025)
Asymmetric conformal prediction with penalized kernel sum-of-squares
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2026)
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2026)
How Hard Is It for Message-Passing GNNs to Simulate One Weisfeiler-Lehman Color-Refinement Step?
par: Cui, Guanyu, et autres
Publié: (2024)
par: Cui, Guanyu, et autres
Publié: (2024)
Attacking Graph Neural Networks with Bit Flips: Weisfeiler and Lehman Go Indifferent
par: Kummer, Lorenz, et autres
Publié: (2023)
par: Kummer, Lorenz, et autres
Publié: (2023)
Slicing the Gaussian Mixture Wasserstein Distance
par: Piening, Moritz, et autres
Publié: (2025)
par: Piening, Moritz, et autres
Publié: (2025)
Weisfeiler-Lehman goes Dynamic: An Analysis of the Expressive Power of Graph Neural Networks for Attributed and Dynamic Graphs
par: Beddar-Wiesing, Silvia, et autres
Publié: (2022)
par: Beddar-Wiesing, Silvia, et autres
Publié: (2022)
Uniform convergence for Gaussian kernel ridge regression
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Dommel, Paul, et autres
Publié: (2025)
Sliced Wasserstein Steering between Gaussian Measures
par: Ito, Kaito, et autres
Publié: (2026)
par: Ito, Kaito, et autres
Publié: (2026)
HWL-HIN: A Hypergraph-Level Hypergraph Isomorphism Network as Powerful as the Hypergraph Weisfeiler-Lehman Test with Application to Higher-Order Network Robustness
par: Tian, Chengyu, et autres
Publié: (2025)
par: Tian, Chengyu, et autres
Publié: (2025)
General reproducing properties in RKHS with application to derivative and integral operators
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2025)
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2025)
Deep graph kernel point processes
par: Dong, Zheng, et autres
Publié: (2023)
par: Dong, Zheng, et autres
Publié: (2023)
Differentiable Generalized Sliced Wasserstein Plans
par: Chapel, Laetitia, et autres
Publié: (2025)
par: Chapel, Laetitia, et autres
Publié: (2025)
Fast Estimation of Wasserstein Distances via Regression on Sliced Wasserstein Distances
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2025)
Fourier Sliced-Wasserstein Embedding for Multisets and Measures
par: Amir, Tal, et autres
Publié: (2024)
par: Amir, Tal, et autres
Publié: (2024)
Sliced-Wasserstein Distance-based Data Selection
par: Pallage, Julien, et autres
Publié: (2025)
par: Pallage, Julien, et autres
Publié: (2025)
Tensile2d: 2D quasistatic non-linear structural mechanics solutions, under geometrical variations
par: Casenave, Fabien, et autres
Publié: (2023)
par: Casenave, Fabien, et autres
Publié: (2023)
Spherical Tree-Sliced Wasserstein Distance
par: Tran, Viet-Hoang, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Viet-Hoang, et autres
Publié: (2025)
Towards Marginal Fairness Sliced Wasserstein Barycenter
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2024)
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2024)
Sliced-Wasserstein Distances and Flows on Cartan-Hadamard Manifolds
par: Bonet, Clément, et autres
Publié: (2024)
par: Bonet, Clément, et autres
Publié: (2024)
Markovian Sliced Wasserstein Distances: Beyond Independent Projections
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2023)
par: Nguyen, Khai, et autres
Publié: (2023)
Properties of Discrete Sliced Wasserstein Losses
par: Tanguy, Eloi, et autres
Publié: (2023)
par: Tanguy, Eloi, et autres
Publié: (2023)
Aligning Transformers with Weisfeiler-Leman
par: Müller, Luis, et autres
Publié: (2024)
par: Müller, Luis, et autres
Publié: (2024)
Wasserstein F-tests for Fréchet regression on Bures-Wasserstein manifolds
par: Xu, Haoshu, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Haoshu, et autres
Publié: (2024)
Slicing Wasserstein Over Wasserstein Via Functional Optimal Transport
par: Piening, Moritz, et autres
Publié: (2025)
par: Piening, Moritz, et autres
Publié: (2025)
Sliced Inner Product Gromov-Wasserstein Distances
par: Gong, Xiaoyun, et autres
Publié: (2026)
par: Gong, Xiaoyun, et autres
Publié: (2026)
Fourier Sliced-Wasserstein Embedding for Multisets and Measures
par: Amir, Tal, et autres
Publié: (2025)
par: Amir, Tal, et autres
Publié: (2025)
Tree-Sliced Wasserstein Distance with Nonlinear Projection
par: Tran, Thanh, et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Thanh, et autres
Publié: (2025)
Distance-Based Tree-Sliced Wasserstein Distance
par: Tran, Hoang V., et autres
Publié: (2025)
par: Tran, Hoang V., et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Learning signals defined on graphs with optimal transport and Gaussian process regression
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2024) -
A reproducible comparative study of categorical kernels for Gaussian process regression, with new clustering-based nested kernels
par: Perez, Raphaël Carpintero, et autres
Publié: (2025) -
Scalable and adaptive prediction bands with kernel sum-of-squares
par: Allain, Louis, et autres
Publié: (2025) -
Multifidelity Gaussian process regression for solving nonlinear partial differential equations
par: El-Boukkouri, Fatima-Zahrae, et autres
Publié: (2026) -
Edged Weisfeiler-Lehman Algorithm
par: Yue, Xiao, et autres
Publié: (2025)