Kernel ridge regression for generalized graph signal processing

In generalized graph signal processing (GGSP), a function (an element from a separable Hilbert space) is associated with each vertex. To perform non-linear filtering and regression under the GGSP framework, we formulate an operator-valued kernel ridge regression (KRR) filtering approach. Under a spe...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Jian, Xingchao, Tay, Wee Peng
مؤلفون آخرون: School of Electrical and Electronic Engineering
التنسيق: Conference or Workshop Item
اللغة:English
منشور في: 2023
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/166434
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!