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Vasilis Kalofolias

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Publications associées (8)

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Large Scale Graph Learning from Smooth Signals

Nathanaël Perraudin, Vasilis Kalofolias

Graphs are a prevalent tool in data science, as they model the inherent structure of the data. They have been used successfully in unsupervised and semi-supervised learning. Typically they are constructed either by connecting nearest samples, or by learnin ...

2017

Learning time varying graphs

Pascal Frossard, Ntorina Thanou, Andreas Loukas, Vasilis Kalofolias

We consider the problem of inferring the hidden structure of high-dimensional dynamic systems from the perspective of graph learning. In particular, we aim at capturing the dynamic relationships between nodes by a sequence of graphs. Our approach is motiva ...

Ieee2017

From data to structures : graph learning under smoothness assumptions and applications in data science

Vasilis Kalofolias

Weighted undirected graphs are a simple, yet powerful way to encode structure in data. A first question we need to address regarding such graphs is how to use them effectively to enhance machine learning problems. A second but more important question is ho ...

EPFL2016