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GSP-KalmanNet: 通过神经辅助的卡尔曼滤波跟踪图信号
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图学习（GL）关注从节点观测中推断出图的拓扑结构。提出了一种基于核函数的算法，用于联合聚类和学习多个图。实验证明其有效性。
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关键要点
- 图学习（GL）关注从节点观测中推断图的拓扑结构。
- 数据通常是混合形式，涉及不同的底层结构。
- 需要对多个图进行联合聚类和学习。
- 节点侧协变量（核函数）在许多应用中是可用的，但现有方法未考虑。
- 提出了一种基于核函数的算法，结合信号分区和图学习。
- 数值实验证明该算法相较于现有技术更有效。
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