Learning graphons from data: Random walks, transfer operators, and spectral clustering
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Klus, Stefan, Bramburger, Jason J. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Optimization of randomized neural networks for transfer operator approximation
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2026)
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2026)
Transfer operators on graphs: Spectral clustering and beyond
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2023)
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2023)
How deep is your network? Deep vs. shallow learning of transfer operators
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
Data-driven approximation of transfer operators for mean-field stochastic differential equations
par: Ioannou, Eirini, et autres
Publié: (2025)
par: Ioannou, Eirini, et autres
Publié: (2025)
Dynamical systems and complex networks: A Koopman operator perspective
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2024)
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2024)
Learning dynamical systems from data: Gradient-based dictionary optimization
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2024)
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2024)
Capturing the critical coupling of large random Kuramoto networks with graphons
par: Bramburger, Jason, et autres
Publié: (2025)
par: Bramburger, Jason, et autres
Publié: (2025)
Transferability of Graph Neural Networks using Graphon and Sampling Theories
par: Neuman, A. Martina, et autres
Publié: (2023)
par: Neuman, A. Martina, et autres
Publié: (2023)
Data-driven system identification using quadratic embeddings of nonlinear dynamics
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2025)
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2025)
A Dynamic Mode Decomposition Approach for Decentralized Spectral Clustering of Graphs
par: Zhu, Hongyu, et autres
Publié: (2022)
par: Zhu, Hongyu, et autres
Publié: (2022)
On the lattice property of the Koopman operator spectrum
par: Bramburger, Jason J.
Publié: (2025)
par: Bramburger, Jason J.
Publié: (2025)
Avoiding spectral pollution for transfer operators using residuals
par: Herwig, April, et autres
Publié: (2025)
par: Herwig, April, et autres
Publié: (2025)
Clustering Time-Evolving Networks Using the Spatio-Temporal Graph Laplacian
par: Trower, Maia, et autres
Publié: (2024)
par: Trower, Maia, et autres
Publié: (2024)
Bayesian Transfer Operators in Reproducing Kernel Hilbert Spaces
par: Boshoff, Septimus, et autres
Publié: (2025)
par: Boshoff, Septimus, et autres
Publié: (2025)
Weighted Birkhoff Averages Accelerate Data-Driven Methods
par: Bou-Sakr-El-Tayar, Maria, et autres
Publié: (2025)
par: Bou-Sakr-El-Tayar, Maria, et autres
Publié: (2025)
Random walk based snapshot clustering for detecting community dynamics in temporal networks
par: Blašković, Filip, et autres
Publié: (2024)
par: Blašković, Filip, et autres
Publié: (2024)
Reconstruction of frequency-localized functions from pointwise samples via least squares and deep learning
par: Neuman, A. Martina, et autres
Publié: (2025)
par: Neuman, A. Martina, et autres
Publié: (2025)
Quantifying uncertainty in spectral clusterings: expectations for perturbed and incomplete data
par: Dölz, Jürgen, et autres
Publié: (2025)
par: Dölz, Jürgen, et autres
Publié: (2025)
Private graphon estimation via sum-of-squares
par: Chen, Hongjie, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Hongjie, et autres
Publié: (2024)
Random walks on simplicial complexes
par: Bonis, Thomas, et autres
Publié: (2024)
par: Bonis, Thomas, et autres
Publié: (2024)
LSEC: Large-scale spectral ensemble clustering
par: Li, Hongmin, et autres
Publié: (2021)
par: Li, Hongmin, et autres
Publié: (2021)
Advanced spectral clustering for heterogeneous data in credit risk monitoring systems
par: Han, Lu, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Lu, et autres
Publié: (2025)
Scalable Deep Graph Clustering with Random-walk based Self-supervised Learning
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2021)
par: Li, Xiang, et autres
Publié: (2021)
Pattern Formation in Random Networks Using Graphons
par: Bramburger, Jason, et autres
Publié: (2021)
par: Bramburger, Jason, et autres
Publié: (2021)
Stable spectral neural operator for learning stiff PDE systems from limited data
par: Zhang, Rui, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Rui, et autres
Publié: (2025)
Random feature approximation for general spectral methods
par: Nguyen, Mike, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Mike, et autres
Publié: (2025)
On time series clustering with k-means
par: Holder, Christopher, et autres
Publié: (2024)
par: Holder, Christopher, et autres
Publié: (2024)
On the Statistical Query Complexity of Learning Semiautomata: a Random Walk Approach
par: Giapitzakis, George, et autres
Publié: (2025)
par: Giapitzakis, George, et autres
Publié: (2025)
Provable Learning of Random Hierarchy Models and Hierarchical Shallow-to-Deep Chaining
par: Ren, Yunwei, et autres
Publié: (2026)
par: Ren, Yunwei, et autres
Publié: (2026)
Transformers for dynamical systems learn transfer operators in-context
par: Bao, Anthony, et autres
Publié: (2026)
par: Bao, Anthony, et autres
Publié: (2026)
Fast and explainable clustering in the Manhattan and Tanimoto distance
par: Güttel, Stefan, et autres
Publié: (2026)
par: Güttel, Stefan, et autres
Publié: (2026)
Randomly Pivoted Partial Cholesky: Random How?
par: Steinerberger, Stefan
Publié: (2024)
par: Steinerberger, Stefan
Publié: (2024)
Machine Learning of polymer types from the spectral signature of Raman spectroscopy microplastics data
par: Ramanna, Sheela, et autres
Publié: (2022)
par: Ramanna, Sheela, et autres
Publié: (2022)
Bounding Escape Rates and Approximating Quasi-Stationary Distributions of Brownian Dynamics
par: Bramburger, Jason J.
Publié: (2025)
par: Bramburger, Jason J.
Publié: (2025)
Efficient Approximation of Molecular Kinetics using Random Fourier Features
par: Nüske, Feliks, et autres
Publié: (2023)
par: Nüske, Feliks, et autres
Publié: (2023)
Bypassing the Noisy Parity Barrier: Learning Higher-Order Markov Random Fields from Dynamics
par: Gaitonde, Jason, et autres
Publié: (2024)
par: Gaitonde, Jason, et autres
Publié: (2024)
To transfer or not transfer: Unified transferability metric and analysis
par: Zhan, Qianshan, et autres
Publié: (2023)
par: Zhan, Qianshan, et autres
Publié: (2023)
Fusing CFD and measurement data using transfer learning
par: Barklage, Alexander, et autres
Publié: (2025)
par: Barklage, Alexander, et autres
Publié: (2025)
Infinite hierarchical contrastive clustering for personal digital envirotyping
par: Huang, Ya-Yun, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Ya-Yun, et autres
Publié: (2025)
Revisiting Randomization in Greedy Model Search
par: Chen, Xin, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xin, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Optimization of randomized neural networks for transfer operator approximation
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2026) -
Transfer operators on graphs: Spectral clustering and beyond
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2023) -
How deep is your network? Deep vs. shallow learning of transfer operators
par: Tabish, Mohammad, et autres
Publié: (2025) -
Data-driven approximation of transfer operators for mean-field stochastic differential equations
par: Ioannou, Eirini, et autres
Publié: (2025) -
Dynamical systems and complex networks: A Koopman operator perspective
par: Klus, Stefan, et autres
Publié: (2024)