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title: "Variational Graph AutoEncoder with Wasserstein"
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categories: [convolution, machine learning, vae, graphes]
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{{< include /_macros.tex >}}
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Suite à la discussion avec Julian j'inscris ce que l'on s'est dit.
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# Idée principale
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Les VAE avec convolution de graphes (GCN) permettent d'apprendre une représentation latente des noeuds d'un graphe basée sur les interactions entre noeuds.
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**Objectif** : apprendre un même encodeur et donc un espace latent structuré pour clusteriser une collection de réseaux sur la base de la structure.
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*Sous-objectif* : pouvoir prendre en compte des covariables (Fused Wasserstein ?).
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Principe du VAE:
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Soit $Y$ une matrice d'adjacence (ou de bi-adjacence pour les graphes bipartites), $X$ une matrice de covariables.
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Soit $D_1$ la matrice des degrés en ligne, $D_2$ la matrice des degrés en colonne.
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$\widetilde{Y} = D_1^{-1/2} Y D_2^{-1/2}$
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# Hypersphère méga cool |