Fugu-MT 論文翻訳(概要): An application of neural networks to a problem in knot theory and group theory (untangling braids)

論文の概要: An application of neural networks to a problem in knot theory and group theory (untangling braids)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05373v1
Date: Fri, 10 Jun 2022 23:04:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-14 18:00:16.294375
Title: An application of neural networks to a problem in knot theory and group theory (untangling braids)
Title（参考訳）: 結び目理論と群論における問題へのニューラルネットワークの応用(アンタングリングブレイド)
Authors: Alexei Lisitsa, Mateo Salles, Alexei Vernitski
Abstract要約: 我々は、強化学習の枠組みとしてフィードフォワードニューラルネットワークを使用して、エージェントを訓練し、最小数の動作でレイドマイスターの動きを解き放つために、レイドマイスターの動きを選択する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4063592468412267
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We report on our success on solving the problem of untangling braids up to length 20 and width 4. We use feed-forward neural networks in the framework of reinforcement learning to train the agent to choose Reidemeister moves to untangle braids in the minimal number of moves.
Abstract（参考訳）: 長さ20および幅4まで切断する問題の解決に成功していると報告する。強化学習の枠組みでは、フィードフォワードニューラルネットワークを用いてエージェントを訓練し、最小限の動作でブレイドを解き放つためのreidemeisterの動作を選択する。

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