論文の概要: Addressing Variable Dependency in GNN-based SAT Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08738v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 05:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 16:04:32.147752
• Title: Addressing Variable Dependency in GNN-based SAT Solving
• Title（参考訳）: GNNに基づくSATソルビングにおける可変依存性の対応
• Authors: Zhiyuan Yan, Min Li, Zhengyuan Shi, Wenjie Zhang, Yingcong Chen and Hongce Zhang
• Abstract要約: 本稿では、繰り返しニューラルネットワークを統合したGNNベースのアーキテクチャであるAsymSATを提案し、可変代入に対する依存予測を生成する。 実験結果から,大規模テストセット上でのSATインスタンスの解数を改善することにより,依存変数予測がGNN方式の解解能力を拡張できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.38746341365531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Boolean satisfiability problem (SAT) is fundamental to many applications. Existing works have used graph neural networks (GNNs) for (approximate) SAT solving. Typical GNN-based end-to-end SAT solvers predict SAT solutions concurrently. We show that for a group of symmetric SAT problems, the concurrent prediction is guaranteed to produce a wrong answer because it neglects the dependency among Boolean variables in SAT problems. % We propose AsymSAT, a GNN-based architecture which integrates recurrent neural networks to generate dependent predictions for variable assignments. The experiment results show that dependent variable prediction extends the solving capability of the GNN-based method as it improves the number of solved SAT instances on large test sets.
• Abstract（参考訳）: Boolean satisfiability problem (SAT)は、多くのアプリケーションに基本的な問題である。 既存の研究では(近似)SAT解決にグラフニューラルネットワーク(GNN)が使用されている。 典型的なGNNベースのエンドツーエンドSATソルバはSATソリューションを同時に予測する。 対称SAT問題の群では,SAT問題におけるブール変数間の依存性を無視するため,同時予測が間違った解を生成することが保証されている。 %) のasymsatを提案する。これはgnnベースのアーキテクチャで、再帰ニューラルネットワークを統合し、変数割り当てに対する依存予測を生成する。 実験結果から,大規模テストセット上でのSATインスタンスの解数を改善することにより,依存変数予測がGNN方式の解解能力を拡張できることが示唆された。

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