論文の概要: NSNet: A General Neural Probabilistic Framework for Satisfiability Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03880v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 21:43:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 15:26:42.544343
• Title: NSNet: A General Neural Probabilistic Framework for Satisfiability Problems
• Title（参考訳）: nsnet: 充足可能性問題の汎用的確率的枠組み
• Authors: Zhaoyu Li and Xujie Si
• Abstract要約: 本稿では、確率的推論として満足度問題をモデル化する一般的なニューラルネットワークフレームワークであるニューラル・サスティフィビリティ・ネットワーク(NSNet)を提案する。 評価の結果、NSNetは複数のSATデータセットと#SATデータセットの推測精度と時間効率の点で競合することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.550900579709111
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the Neural Satisfiability Network (NSNet), a general neural framework that models satisfiability problems as probabilistic inference and meanwhile exhibits proper explainability. Inspired by the Belief Propagation (BP), NSNet uses a novel graph neural network (GNN) to parameterize BP in the latent space, where its hidden representations maintain the same probabilistic interpretation as BP. NSNet can be flexibly configured to solve both SAT and #SAT problems by applying different learning objectives. For SAT, instead of directly predicting a satisfying assignment, NSNet performs marginal inference among all satisfying solutions, which we empirically find is more feasible for neural networks to learn. With the estimated marginals, a satisfying assignment can be efficiently generated by rounding and executing a stochastic local search. For #SAT, NSNet performs approximate model counting by learning the Bethe approximation of the partition function. Our evaluations show that NSNet achieves competitive results in terms of inference accuracy and time efficiency on multiple SAT and #SAT datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、確率論的推論として満足度問題をモデル化し、適切な説明可能性を示す一般的なニューラルネットワークフレームワークNSNetを提案する。 Belief Propagation (BP)にインスパイアされたNSNetは、新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)を使用して潜伏空間におけるBPをパラメータ化し、その隠れ表現はBPと同じ確率論的解釈を維持する。 NSNetは、異なる学習目標を適用することでSATと#SATの問題を解決するように柔軟に設定できる。 SATでは、満足度の高い代入を直接予測する代わりに、NSNetは満足度の高いすべてのソリューションの限界推論を実行します。 推定限界により、確率的局所探索を丸めて実行することにより、満足度の高い割当を効率的に生成することができる。 nsnetは#satに対して分割関数の近似を学習して近似モデルカウントを行う。 評価の結果,NSNet は複数の SAT および #SAT データセット上での推測精度と時間効率の点で競合する結果が得られることがわかった。

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