電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2019-12-13 13:00
[招待講演]Spectral Sparsification of Hypergraphs
Tasuku SomaThe Univ. of Tokyo)・Yuichi YoshidaNIICOMP2019-35
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) For an undirected/directed hypergraph G = (V, E), its Laplacian LG : ℝv → ℝv is defined such that its “quadratic form” x⊺LG (x) captures the cut information of G. In particular, 1S⊺LG(1S) coincides with the cut size of S ⊆ V, where 1S ∊ ℝV is the characteristic vector of S.

A weighted subgraph H of a hypergraph G on a vertex set V is said to be an ∊-spectral sparsifier of G if (1 – ∊)x⊺ LH(x) ≤ x⊺ LG(x) ≤ (1 + ∊)x⊺ LH(x) holds for every x ∊ ℝV. In this paper, we present a polynomial-time algorithm that, given an undirected/directed hypergraph G on n vertices, constructs an ∊-spectral sparsifier of G with O(n3 log n/∊2) hyperedges/hyperarcs.

The proposed spectral sparsification can be used to improve the time and space complexities of algorithms for solving problems that involve the quadratic form, such as computing the eigenvalues of LG, computing the effective resistance between a pair of vertices in G, semi-supervised learning based on LG, and cut problems on G. In addition, our sparsification result implies that any nonnegative hypernetwork type submodular function can be concisely represented by a directed hypergraph of polynomial size, even if the original representation is of exponential size. Accordingly, we show that, for any distribution, we can properly and agnostically learn nonnegative hypernetwork type submodular functions with O(n4 log(n/∊)/∊4) samples.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Spectral sparsification / Hypergraph / Learning theory / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 340, COMP2019-35, pp. 45-45, 2019年12月.
資料番号 COMP2019-35 
発行日 2019-12-06 (COMP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード COMP2019-35

研究会情報
研究会 COMP  
開催期間 2019-12-13 - 2019-12-13 
開催地(和) 群馬大学 伊香保研修所 
開催地(英) Ikaho Seminar House, Gunma University 
テーマ(和)  
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 COMP 
会議コード 2019-12-COMP 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Spectral Sparsification of Hypergraphs 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Spectral sparsification  
キーワード(2)(和/英) / Hypergraph  
キーワード(3)(和/英) / Learning theory  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 相馬 輔 / Tasuku Soma / ソウマ タスク
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: The Univ. of Tokyo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 悠一 / Yuichi Yoshida / ヨシダ ユウイチ
第2著者 所属(和/英) 国立情報学研究所 (略称: NII)
National Institute of Informatics (略称: NII)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2019-12-13 13:00:00 
発表時間 60 
申込先研究会 COMP 
資料番号 IEICE-COMP2019-35 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.340 
ページ範囲 p.45 
ページ数 IEICE-1 
発行日 IEICE-COMP-2019-12-06 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会