Extracting learning backbones: a zero-forcing-based approach to graph sparsification for graph classification
Abstract This paper introduces a control-theoretic framework for graph sparsification aimed at constructing sparse subgraphs that retain the learning capacity of the original graph, reducing structural complexity while maintaining downstream performance. We refer to these sparse graphs as learning b...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
SpringerOpen
2026-04-01
|
| Loạt: | Applied Network Science |
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1007/s41109-026-00789-0 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|