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官方账号arXiv cs.LG@Ali Fakhar, K{é}vin Polisano, Ir{è}ne Gannaz, Sophie Achard
推荐理由：这篇论文提出了一种新方法，用凸优化来生成带图结构的关联矩阵，比GAN方法更灵活，还做了理论和实验验证。
关联矩阵
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7月27日
10:58
该论文提出一种基于凸优化的框架，用于生成具有指定图结构稀疏模式的相关矩阵。该方法将初始矩阵投影到正半定约束下的椭圆体（elliptope）上，允许通过控制非对角线元素分布的均值来生成更符合真实数据的矩阵。与基于GAN的方法相比，该框架提供了更高的灵活性和理论保证。实验在神经科学和金融两个真实数据集上验证了方法的有效性。