【24h】

A Theoretical Framework of the Graph Shift Algorithm

机译:图平移算法的理论框架

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摘要

Since no theoretical foundations for proving the convergence of Graph Shift Algorithm have been reported, we provide a generic framework consisting of three key GS components to fit the Zangwill's convergence theorem. We show that the sequence set generated by the GS procedures always terminates at a local maximum, or at worst, contains a subsequence which converges to a local maximum of the similarity measure function. What is more, a theoretical framework is proposed to apply our proof to a more general case.
机译:由于没有关于证明图平移算法收敛性的理论基础的报道,我们提供了一个由三个关键GS组成的通用框架,以适应Zangwill的收敛定理。我们表明,由GS程序生成的序列集总是在局部最大值处终止,或者在最坏的情况下,包含一个子序列,该子序列收敛到相似性度量函数的局部最大值。此外,提出了一个理论框架来将我们的证明应用于更一般的情况。

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