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研究提出 UCVE 图结构检索框架用于合规义务覆盖验证
论文将合规验证建模为覆盖问题，提出领域无关框架 UCVE，把需求空间表示为合规需求图，并用强化学习加权拉普拉斯谱重排序进行检索。边由以违规检测为奖励的强化学习习得，重塑社区结构以便低通谱滤波区分相关义务簇。三个合规领域上匹配 K 召回平均提升 4.3%。
arXiv NLP5 天前
#谱方法
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arXiv 论文：多项式图滤波器在长程 Ising 基准存在误差下限
论文证明在长程 Ising 模型基准（LRIM）上，以邻接矩阵多项式为滤波器的读出层存在无法通过提高阶数消除的误差下限，因为目标沿谱的水平集变化而此类滤波器在该集上恒定。作者提出约五十系数的跨步滤波器，测试误差比已发表最佳网络低 52 倍；膨胀卷积网络在 256 节点超越最佳结果，而傅里叶神经算子…
arXiv cs.LG14 天前
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SAFDNO：随机自适应傅里叶分解算子学习
论文提出 SAFDNO，用自适应 Takenaka-Malmquist 正交系统替代固定傅里叶基与硬频率截断，通过神经极点预测器摊销随机极点选择。在九个 PDE 基准中，六个规则网格问题取得最佳表现，Darcy、Burgers、Navier-Stokes 提升明显。零样本超分辨率性能更强，细网格部…
arXiv cs.LG27 天前
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矩引导的图边采样框架
论文提出基于随机游走转移矩阵谱矩的矩引导边采样框架，量化并控制局部边编辑对全局图结构的影响。作者给出组合法与低秩法两种精确矩变化计算方式，将单边编辑成本从 O(mn) 降至 O(m)。研究证明保矩采样可保留三角形加权聚类系数等结构性质，并可用于改进图学习与图对比学习。
arXiv cs.LG35 天前
★ 2
基于埃尔米特多项式的谱图神经网络研究
论文系统研究基于埃尔米特多项式的谱图神经网络，提出 HermNet 模型，将节点预测器与归一化埃尔米特传播结合，稀疏递推无需特征分解或学习基。研究分析了不同多项式基在有限训练预算下的优化行为差异，并指出埃尔米特传播的适用边界与局限。
arXiv cs.LG38 天前
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稀缺数据下的谱连通性先验图学习
论文针对稀缺数据下学习稀疏图的问题，受扩展图兼具局部稀疏与强全局连通特性的启发，提出谱连通性正则化图学习框架 SCoGL。该方法在组合拉普拉斯约束的 GLASSO 目标上加入由拉普拉斯特征值计算的连通性先验，推导了多种先验的梯度并设计带 Armijo 回溯的投影梯度下降算法。实验显示其变体改善了图…
arXiv cs.LG39 天前
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DU-NO：参数高效双U型神经算子用于相位解析波浪建模
研究提出DU-NO，一种多尺度U型谱神经算子，仅在编码器和解码器最浅两层接入轻量卷积U-Net分支，参数量仅364万，比U-FNO少一个数量级。在公开FUNWAVE-TVD基准上，其自回归误差比U-FNO改善14.9%，且在高波数频段仍保持优势。该工作有望降低近岸波浪实时预报与不确定性量化的计算成…
arXiv cs.AI49 天前
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论文证明谱聚类层级与密度聚类树在拓扑上等价
论文比较从密度函数恢复层次聚类的两种经典方式：基于超水平集连通分量的密度聚类树，以及对拉普拉斯算子诱导的扩散距离做单链接得到的谱层级。作者给出在合适扩散时间下二者在高度单调重标定意义下拓扑等价的条件，并说明 k-NN 图实现可继承该等价性，从而把谱图构造归约为密度水平集拓扑。
arXiv cs.LG7 天前