論文の概要: Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06064v3
• Date: Fri, 24 Nov 2023 11:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 04:04:49.798103
• Title: Neural Algorithmic Reasoning for Combinatorial Optimisation
• Title（参考訳）: 組合せ最適化のためのニューラルアルゴリズム推論
• Authors: Dobrik Georgiev and Danilo Numeroso and Davide Bacciu and Pietro Li\`o
• Abstract要約: ニューラル推論の最近の進歩を活用して,CO問題の学習を改善することを提案する。 私たちは、COインスタンスでトレーニングする前に、関連するアルゴリズムでニューラルネットワークを事前トレーニングすることを提案します。 以上の結果から,この学習装置を用いることで,非アルゴリズム的情報深層学習モデルよりも優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.36694807847833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving NP-hard/complete combinatorial problems with neural networks is a challenging research area that aims to surpass classical approximate algorithms. The long-term objective is to outperform hand-designed heuristics for NP-hard/complete problems by learning to generate superior solutions solely from training data. Current neural-based methods for solving CO problems often overlook the inherent "algorithmic" nature of the problems. In contrast, heuristics designed for CO problems, e.g. TSP, frequently leverage well-established algorithms, such as those for finding the minimum spanning tree. In this paper, we propose leveraging recent advancements in neural algorithmic reasoning to improve the learning of CO problems. Specifically, we suggest pre-training our neural model on relevant algorithms before training it on CO instances. Our results demonstrate that by using this learning setup, we achieve superior performance compared to non-algorithmically informed deep learning models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークによるnpハード/完全組合せ問題を解くことは、古典的な近似アルゴリズムを超越することを目的とした、難しい研究領域である。 長期的目的は、訓練データのみから優れた解を生成することを学ぶことにより、NP-hard/complete問題に対する手設計のヒューリスティックスを上回ることにある。 現在のCO問題の解法は、しばしば問題の固有の「アルゴリズム」の性質を見落としている。 対照的に、TSPのようなCO問題のために設計されたヒューリスティックスは、最小分散木を見つけるような、確立されたアルゴリズムを頻繁に活用する。 本稿では,最近のアルゴリズム推論の進歩を活用し,CO問題の学習を改善することを提案する。 具体的には、COインスタンスでトレーニングする前に、関連するアルゴリズムでニューラルネットワークを事前トレーニングすることを提案する。 以上の結果から,この学習装置を用いることで,非アルゴリズム的情報深層学習モデルよりも優れた性能が得られることが示された。

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