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Mireille El Gheche

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Publications associées (16)

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Distributed Graph Learning With Smooth Data Priors

Pascal Frossard, Mireille El Gheche, Isabela Cunha Maia Nobre

Graph learning is often a necessary step in processing or representing structured data, when the underlying graph is not given explicitly. Graph learning is generally performed centrally with a full knowledge of the graph signals, namely the data that live ...

IEEE2022

fGOT: Graph Distances Based on Filters and Optimal Transport

Pascal Frossard, Mireille El Gheche, Hermina Petric Maretic, Giovanni Chierchia

Graph comparison deals with identifying similarities and dissimilarities between graphs. A major obstacle is the unknown alignment of graphs, as well as the lack of accurate and inexpensive comparison metrics. In this work we introduce the filter graph dis ...

ASSOC ADVANCEMENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE2022

Wasserstein-Based Graph Alignment

Pascal Frossard, Mireille El Gheche, Hermina Petric Maretic

A novel method for comparing non-aligned graphs of various sizes is proposed, based on the Wasserstein distance between graph signal distributions induced by the respective graph Laplacian matrices. Specifically, a new formulation for the one-to-many graph ...

IEEE-INST ELECTRICAL ELECTRONICS ENGINEERS INC2022