Fugu-MT 論文翻訳(概要): Can an NN model plainly learn planar layouts?

論文の概要: Can an NN model plainly learn planar layouts?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01075v2
Date: Mon, 5 Sep 2022 08:33:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-07 10:42:13.371016
Title: Can an NN model plainly learn planar layouts?
Title（参考訳）: nnモデルでは平面レイアウトを学べるのか?
Authors: Smon van Wageningen and Tamara Mchedlidze
Abstract要約: 様々な平面グラフクラスを学習するニューラルネットワークの機能について検討する。このモデルは,特定のグラフクラスにおいて従来の手法より優れていることが判明した。しかし、このモデルはデータのランダム性に影響を受けやすいようで、予想よりもロバスト性は低いようだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.261072980439312
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Planar graph drawings tend to be aesthetically pleasing. In this poster we explore a Neural Network's capability of learning various planar graph classes. Additionally, we also investigate the effectiveness of the model in generalizing beyond planarity. We find that the model can outperform conventional techniques for certain graph classes. The model, however, appears to be more susceptible to randomness in the data, and seems to be less robust than expected.
Abstract（参考訳）: 平面グラフの描画は審美的に喜ばしい傾向にある。このポスターでは、様々な平面グラフクラスを学習するニューラルネットワークの能力について検討する。さらに, 平面性を超えた一般化におけるモデルの有効性についても検討した。このモデルは、あるグラフクラスに対する従来のテクニックよりも優れています。しかし、このモデルはデータのランダム性に影響を受けやすいようで、予想よりもロバスト性は低いようだ。

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