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Estimación eficiente de embeddings en Random Dot Product Graphs

Fecha de inicio:

Seminario de Probabilidad y Estadística

Título: Estimación eficiente de embeddings en Random Dot Product Graphs

Expositor: Marcelo Fiori (Udelar)

Resumen: Los Random Dot Product Graphs (RDPG) son un modelo generativo de grafos muy popular por su simplicidad, interpretabilidad y poder de expresión. Por ejemplo, los clásicos modelos de Erdös-Rènyi o Stochastic Block Model (SBM) son casos particulares.

El modelo asume posiciones latentes (o embeddings) para cada nodo en un espacio R^d, y especifica la probabilidad de que exista una arista entre dos nodos como el producto interno entre los embeddings asociados. Dada una matriz de adyacencia A (una realización del grafo aleatorio), estimar las posiciones latentes equivale al problema de buscar una matriz X, donde la fila i contiene la posición latente del nodo i, de tal forma que A sea similar a XX^T.

En esta charla veremos algunas aplicaciones para secuencias de grafos, en las que estuvimos trabajando recientemente, así como formas de estimar estos embeddings de manera eficiente y escalable.


Viernes 17/6 a las 10:30
IMERL-FING

Contacto: Alejandro Cholaquidis - acholaquidis@hotmail.com


La charla es presencial

Datos para la reunión virtual: 

https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/81121640094?pwd=SWVsZ1V2TTI5aDZob0NTdXVRVzhVZz09

Página del seminario: https://pye.cmat.edu.uy/seminarios/cronograma-seminario

Página del grupo: https://pye.cmat.edu.uy/home

Canal de youtube: https://www.youtube.com/channel/UCOPZEOrLSAYPz2qCAL-KqMg/about

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