Copertina

Graph Cuts with Arbitrary Size Constraints Through Optimal Transport

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Fettal, Chakib, Labiod, Lazhar, Nadif, Mohamed
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2024
Soggetti:	Machine Learning
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

More Discriminative Sentence Embeddings via Semantic Graph Smoothing
di: Fettal, Chakib, et al.
Pubblicazione: (2024)

Scalable Multi-view Clustering via Explicit Kernel Features Maps
di: Fettal, Chakib, et al.
Pubblicazione: (2024)

When Labels Are Scarce: A Systematic Mapping of Label-Efficient Code Vulnerability Detection
di: Khalal, Noor, et al.
Pubblicazione: (2026)

Classification EM-PCA for clustering and embedding
di: Tighidet, Zineddine, et al.
Pubblicazione: (2025)

Dual-Bounded Nonlinear Optimal Transport for Size Constrained Min Cut Clustering
di: Xie, Fangyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Recent Advances in Named Entity Recognition: A Comprehensive Survey and Comparative Study
di: Keraghel, Imed, et al.
Pubblicazione: (2024)

Optimal Transport under Group Fairness Constraints
di: Bleistein, Linus, et al.
Pubblicazione: (2026)

Fusion of Graph Neural Networks via Optimal Transport
di: Ormaniec, Weronika, et al.
Pubblicazione: (2025)

Constructing Cell-type Taxonomy by Optimal Transport with Relaxed Marginal Constraints
di: Pena, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Partial Graph Matching via Optimal Partial Transport
di: Ratnayaka, Gathika, et al.
Pubblicazione: (2024)

Towards Pre-trained Graph Condensation via Optimal Transport
di: Yan, Yeyu, et al.
Pubblicazione: (2025)

GCL-OT: Graph Contrastive Learning with Optimal Transport for Heterophilic Text-Attributed Graphs
di: Ren, Yating, et al.
Pubblicazione: (2025)

A Greedy Strategy for Graph Cut
di: Nie, Feiping, et al.
Pubblicazione: (2024)

Solving Max-Cut to Global Optimality via Feasibility-Preserving Graph Neural Networks
di: Chen, Hao, et al.
Pubblicazione: (2026)

Collaborative Multi-source Domain Adaptation Through Optimal Transport
di: Ghannou, Omar, et al.
Pubblicazione: (2024)

Any2Graph: Deep End-To-End Supervised Graph Prediction With An Optimal Transport Loss
di: Krzakala, Paul, et al.
Pubblicazione: (2024)

Transductive Generalization via Optimal Transport and Its Application to Graph Node Classification
di: Park, MoonJeong, et al.
Pubblicazione: (2026)

View Space: Learning Representation across Arbitrary Graphs
di: Lee, Dooho, et al.
Pubblicazione: (2025)

Improving Molecular Graph Generation with Flow Matching and Optimal Transport
di: Hou, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)

Computing Approximate Graph Edit Distance via Optimal Transport
di: Cheng, Qihao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Enhancing Unsupervised Graph Few-shot Learning via Set Functions and Optimal Transport
di: Liu, Yonghao, et al.
Pubblicazione: (2025)

Anchor Space Optimal Transport as a Fast Solution to Multiple Optimal Transport Problems
di: Huang, Jianming, et al.
Pubblicazione: (2023)

An FPGA-Based Accelerator Enabling Efficient Support for CNNs with Arbitrary Kernel Sizes
di: Wang, Miaoxin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Light Unbalanced Optimal Transport
di: Gazdieva, Milena, et al.
Pubblicazione: (2023)

Sliced-Regularized Optimal Transport
di: Nguyen, Khai
Pubblicazione: (2026)

Variational Entropic Optimal Transport
di: Dyachenko, Roman, et al.
Pubblicazione: (2026)

Transformer Fusion with Optimal Transport
di: Imfeld, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2023)

Scalable Optimal Transport Methods in Machine Learning: A Contemporary Survey
di: Khamis, Abdelwahed, et al.
Pubblicazione: (2023)

KGOT: Unified Knowledge Graph and Optimal Transport Pseudo-Labeling for Molecule-Protein Interaction Prediction
di: Qin, Jiayu, et al.
Pubblicazione: (2025)

Expander Hierarchies for Normalized Cuts on Graphs
di: Hanauer, Kathrin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Deep Cut-informed Graph Embedding and Clustering
di: Ning, Zhiyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)

Adapting SAM for Volumetric X-Ray Data-sets of Arbitrary Sizes
di: Gruber, Roland, et al.
Pubblicazione: (2024)

Fully-inductive Node Classification on Arbitrary Graphs
di: Zhao, Jianan, et al.
Pubblicazione: (2024)

GraphBridge: Towards Arbitrary Transfer Learning in GNNs
di: Ju, Li, et al.
Pubblicazione: (2025)

Neural Optimal Transport with Lagrangian Costs
di: Pooladian, Aram-Alexandre, et al.
Pubblicazione: (2024)

Progressive Entropic Optimal Transport Solvers
di: Kassraie, Parnian, et al.
Pubblicazione: (2024)

Geometric Operator Learning with Optimal Transport
di: Li, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2025)

Optimal Transport Group Counterfactual Explanations
di: Valero-Leal, Enrique, et al.
Pubblicazione: (2026)

Optimal Transport-based Conformal Prediction
di: Thurin, Gauthier, et al.
Pubblicazione: (2025)

Transport Clustering: Solving Low-Rank Optimal Transport via Clustering
di: Schmidt, Henri, et al.
Pubblicazione: (2026)