The Graphical Nadaraya-Watson Estimator in Latent Position Models - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

The Graphical Nadaraya-Watson Estimator in Latent Position Models

Résumé

Given a graph with a subset of labeled nodes, we are interested in the quality of the averaging estimator which for an unlabeled node predicts the average of the observations of its labeled neighbours. We rigorously study concentration properties, variance bounds and risk bounds in this context. While the estimator itself is very simple we believe that our results will contribute towards the theoretical understanding of learning on graphs through more sophisticated methods such as Graph Neural Networks.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04241086 , version 1 (13-10-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04241086 , version 1

Citer

Martin Gjorgjevski, Nicolas Keriven, Simon Barthelme, Yohann de Castro. The Graphical Nadaraya-Watson Estimator in Latent Position Models. GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France. pp.1-4. ⟨hal-04241086⟩
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