論文の概要: VN-Solver: Vision-based Neural Solver for Combinatorial Optimization over Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03185v1
• Date: Sun, 6 Aug 2023 18:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 16:12:46.793462
• Title: VN-Solver: Vision-based Neural Solver for Combinatorial Optimization over Graphs
• Title（参考訳）: vn-solver:グラフ上の組合せ最適化のためのビジョンベースニューラルソルバ
• Authors: Mina Samizadeh, Guangmo Tong
• Abstract要約: ニューラルネットワークはグラフパターンをテキスト化することによってグラフ最適化問題を解決することができるのか? この結果から,このようなビジョンベース手法の性能は,非自明なだけでなく,最先端の行列ベース手法に匹敵するものであり,データ駆動型最適化解法の開発に新たな道を開くことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.457205049532316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven approaches have been proven effective in solving combinatorial optimization problems over graphs such as the traveling salesman problems and the vehicle routing problem. The rationale behind such methods is that the input instances may follow distributions with salient patterns that can be leveraged to overcome the worst-case computational hardness. For optimization problems over graphs, the common practice of neural combinatorial solvers consumes the inputs in the form of adjacency matrices. In this paper, we explore a vision-based method that is conceptually novel: can neural models solve graph optimization problems by \textit{taking a look at the graph pattern}? Our results suggest that the performance of such vision-based methods is not only non-trivial but also comparable to the state-of-the-art matrix-based methods, which opens a new avenue for developing data-driven optimization solvers.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型アプローチは、走行セールスマン問題や車両ルーティング問題といったグラフに対する組合せ最適化問題の解決に有効であることが証明されている。 このような手法の背景にある理論的根拠は、入力インスタンスは、最悪の計算困難さを克服するために活用できる、健全なパターンの分布に従うことができるということである。 グラフ上の最適化問題に対して、神経組合せソルバの一般的な実践は、隣接行列の形で入力を消費する。 本稿では,概念的に斬新なビジョンベース手法について検討する: ニューラルネットワークは,グラフパターンを見ることによって,グラフ最適化問題を解くことができるか? この結果から,このようなビジョンベース手法の性能は,非自明なだけでなく,最先端の行列ベース手法に匹敵するものであることが示唆された。

関連論文リスト

• Efficient Fairness-Performance Pareto Front Computation [51.558848491038916]
  最適公正表現はいくつかの有用な構造特性を持つことを示す。 そこで,これらの近似問題は,凹凸プログラミング法により効率的に解けることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T08:46:48Z)
• Functional Graphical Models: Structure Enables Offline Data-Driven Optimization [111.28605744661638]
  構造がサンプル効率のよいデータ駆動最適化を実現する方法を示す。 また、FGM構造自体を推定するデータ駆動最適化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T22:33:14Z)
• Symmetry-preserving graph attention network to solve routing problems at multiple resolutions [1.9304772860080408]
  問題解決のために,最初の完全同変モデルとトレーニングを導入する。 入力グラフのマルチスケール構造を捉えることが不可欠である。 本稿では,Equi Graph Attention Network (mEGAT) アーキテクチャと組み合わせたマルチレゾリューション方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T06:22:20Z)
• Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
  ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。 本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z)
• Learning Graphical Factor Models with Riemannian Optimization [70.13748170371889]
  本稿では,低ランク構造制約下でのグラフ学習のためのフレキシブルなアルゴリズムフレームワークを提案する。 この問題は楕円分布のペナルティ化された最大推定値として表される。 楕円モデルによく適合する正定行列と定ランクの正半定行列のジオメトリを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T13:19:45Z)
• A Differentiable Approach to Combinatorial Optimization using Dataless Neural Networks [20.170140039052455]
  我々は、ソリューションを生成するニューラルネットワークのトレーニングにデータを必要としないという、根本的に異なるアプローチを提案する。 特に、最適化問題をニューラルネットワークに還元し、データレストレーニングスキームを用いて、それらのパラメータが関心の構造をもたらすように、ネットワークのパラメータを洗練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-15T19:21:31Z)
• Modeling Design and Control Problems Involving Neural Network Surrogates [1.1602089225841632]
  ニューラルネットワークで表される代理モデルを含む非線形最適化問題を考察する。 ニューラルネットワーク評価を直接最適化モデルに組み込む方法を示し、収束を防止できるこのアプローチの難しさを強調します。 本稿では、ReLUを活性化したフィードフォワードニューラルネットワークの特定の場合において、これらの問題の2つの別の定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-20T01:09:15Z)
• Learning Primal Heuristics for Mixed Integer Programs [5.766851255770718]
  本研究は,機械学習を用いて効果的な霊長類を自動学習できるかどうかを考察する。 本稿では,最適化問題をグラフとして表現するための新しい手法を提案する。 可変解の予測はB&B法の新たな構成であるProbabilistic Branching with guided Depth-first Searchによって行われる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T06:46:23Z)
• A Bi-Level Framework for Learning to Solve Combinatorial Optimization on Graphs [91.07247251502564]
  本稿では,2つの世界の長所を結合するハイブリッドな手法を提案する。この手法では,グラフを最適化する上層学習手法とバイレベルフレームワークを開発する。 このような二段階のアプローチは、元のハードCOでの学習を単純化し、モデルキャパシティの需要を効果的に軽減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T09:18:18Z)
• A Generative Graph Method to Solve the Travelling Salesman Problem [1.552282932199974]
  我々は,旅行セールスマン問題(TSP)を概ね解決するために,生成的アプローチである新しいグラフ学習ネットワーク(GLN)を提案する。 GLNモデルは、トレーニングデータセットとしてTSPインスタンスのパターンを直接学習し、グラフプロパティをエンコードし、異なるノードの埋め込みをマージして、最適なツアーを出力する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-09T17:23:55Z)
• Model Inversion Networks for Model-Based Optimization [110.24531801773392]
  スコアから入力への逆写像を学習するモデル反転ネットワーク(MIN)を提案する。 MINは高次元の入力空間にスケールでき、コンテキスト最適化と非コンテキスト最適化の両方にオフラインログデータを利用する。 我々は,ベイズ最適化の文献から,画像やタンパク質の設計に対する高次元モデルベース最適化問題,ログデータからのコンテキスト的帯域最適化といったタスクのMINを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T18:06:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。