Copertina

THESAURUS: Contrastive Graph Clustering by Swapping Fused Gromov-Wasserstein Couplings

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Deng, Bowen, Wang, Tong, Fu, Lele, Huang, Sheng, Chen, Chuan, Zhang, Tao
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

A Fused Gromov-Wasserstein Approach to Subgraph Contrastive Learning
di: Sangare, Amadou S., et al.
Pubblicazione: (2025)

Fused Partial Gromov-Wasserstein for Structured Objects
di: Bai, Yikun, et al.
Pubblicazione: (2025)

CueGCL: Cluster-aware Personalized Self-Training for Unsupervised Graph Contrastive Learning
di: Li, Yuecheng, et al.
Pubblicazione: (2023)

Pave Your Own Path: Graph Gradual Domain Adaptation on Fused Gromov-Wasserstein Geodesics
di: Zeng, Zhichen, et al.
Pubblicazione: (2025)

Private Synthetic Graph Generation and Fused Gromov-Wasserstein Distance
di: Wirth, Leoni Carla, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fused Gromov-Wasserstein Distance with Feature Selection
di: Lee, Harlin, et al.
Pubblicazione: (2026)

Gromov-Wasserstein Graph Coarsening
di: Taveras, Carlos A., et al.
Pubblicazione: (2025)

A Novel Sliced Fused Gromov-Wasserstein Distance
di: Piening, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2025)

Fused Gromov-Wasserstein Variance Decomposition with Linear Optimal Transport
di: Wilson, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)

Semidefinite Relaxations of the Gromov-Wasserstein Distance
di: Chen, Junyu, et al.
Pubblicazione: (2023)

Distributional Reduction: Unifying Dimensionality Reduction and Clustering with Gromov-Wasserstein
di: Van Assel, Hugues, et al.
Pubblicazione: (2024)

Gromov-Wasserstein Methods for Multi-View Relational Embedding and Clustering
di: Eufrazio, Rafael Pereira, et al.
Pubblicazione: (2026)

Conformal Graph Prediction with Z-Gromov Wasserstein Distances
di: Melo, Gabriel, et al.
Pubblicazione: (2026)

Fast Gradient Computation for Gromov-Wasserstein Distance
di: Zhang, Wei, et al.
Pubblicazione: (2024)

Shape-of-You: Fused Gromov-Wasserstein Optimal Transport for Semantic Correspondence in-the-Wild
di: Im, Jiin, et al.
Pubblicazione: (2026)

Partial Gromov-Wasserstein Metric
di: Bai, Yikun, et al.
Pubblicazione: (2024)

GraphTorque: Torque-Driven Rewiring Graph Neural Network
di: Huang, Sujia, et al.
Pubblicazione: (2025)

Distance-Matrix Wasserstein Statistics for Scalable Gromov--Wasserstein Learning
di: Xu, Ao, et al.
Pubblicazione: (2026)

The Z-Gromov-Wasserstein Distance
di: Bauer, Martin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Min Generalized Sliced Gromov Wasserstein: A Scalable Path to Gromov Wasserstein
di: Shahbazi, Ashkan, et al.
Pubblicazione: (2026)

ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning
di: Zhang, Gehang, et al.
Pubblicazione: (2023)

Note on computational complexity of the Gromov-Wasserstein distance
di: Kravtsova, Natalia
Pubblicazione: (2024)

Linear Partial Gromov-Wasserstein Embedding
di: Bai, Yikun, et al.
Pubblicazione: (2024)

Uncovering Challenges of Solving the Continuous Gromov-Wasserstein Problem
di: Carrasco, Xavier Aramayo, et al.
Pubblicazione: (2023)

On sparsity, extremal structure, and monotonicity properties of Wasserstein and Gromov-Wasserstein optimal transport plans
di: Vayer, Titouan
Pubblicazione: (2026)

Sliced Inner Product Gromov-Wasserstein Distances
di: Gong, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2026)

Tensor-Fused Multi-View Graph Contrastive Learning
di: Wu, Yujia, et al.
Pubblicazione: (2024)

Revisiting Modularity Maximization for Graph Clustering: A Contrastive Learning Perspective
di: Liu, Yunfei, et al.
Pubblicazione: (2024)

A dimensionality reduction technique based on the Gromov-Wasserstein distance
di: Eufrazio, Rafael P., et al.
Pubblicazione: (2025)

Network Learning with Semi-relaxed Gromov-Wasserstein
di: Dufour, Charles, et al.
Pubblicazione: (2026)

Gradient Flows and Riemannian Structure in the Gromov-Wasserstein Geometry
di: Zhang, Zhengxin, et al.
Pubblicazione: (2024)

Metric properties of partial and robust Gromov-Wasserstein distances
di: Chhoa, Jannatul, et al.
Pubblicazione: (2024)

Robust Alignment via Partial Gromov-Wasserstein Distances
di: Gong, Xiaoyun, et al.
Pubblicazione: (2025)

Revisiting Counterfactual Regression through the Lens of Gromov-Wasserstein Information Bottleneck
di: Yang, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)

Provable Training for Graph Contrastive Learning
di: Yu, Yue, et al.
Pubblicazione: (2023)

Kempe Swap K-Means: A Scalable Near-Optimal Solution for Semi-Supervised Clustering
di: Ren, Yuxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Structure-Preserving Multi-View Embedding Using Gromov-Wasserstein Optimal Transport
di: Eufrazio, Rafael Pereira, et al.
Pubblicazione: (2026)

GENOT: Entropic (Gromov) Wasserstein Flow Matching with Applications to Single-Cell Genomics
di: Klein, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2023)

Joint Metric Space Embedding by Unbalanced OT with Gromov-Wasserstein Marginal Penalization
di: Beier, Florian, et al.
Pubblicazione: (2025)

Improving Hyperbolic Representations via Gromov-Wasserstein Regularization
di: Yang, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)