論文の概要: GenCO: Generating Diverse Designs with Combinatorial Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02442v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 10:47:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:39:36.730618
• Title: GenCO: Generating Diverse Designs with Combinatorial Constraints
• Title（参考訳）: GenCO: コンビナティブ制約による異種設計の生成
• Authors: Aaron Ferber, Arman Zharmagambetov, Taoan Huang, Bistra Dilkina, Yuandong Tian,
• Abstract要約: GenCOは、異なる解決方法を活用することで、トレーニング全体を通して制約満足度を保証する生成フレームワークである。 本稿では,ゲームレベルの生成,経路計画のためのマップ作成,フォトニックデバイス設計など,さまざまな生成タスクに対するアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.33433827364049
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep generative models like GAN and VAE have shown impressive results in generating unconstrained objects like images. However, many design settings arising in industrial design, material science, computer graphics and more require that the generated objects satisfy hard combinatorial constraints or meet objectives in addition to modeling a data distribution. To address this, we propose GenCO, a generative framework that guarantees constraint satisfaction throughout training by leveraging differentiable combinatorial solvers to enforce feasibility. GenCO imposes the generative loss on provably feasible solutions rather than intermediate soft solutions, meaning that the deep generative network can focus on ensuring the generated objects match the data distribution without having to also capture feasibility. This shift enables practitioners to enforce hard constraints on the generated outputs during end-to-end training, enabling assessments of their feasibility and introducing additional combinatorial loss components to deep generative training. We demonstrate the effectiveness of our approach on a variety of generative combinatorial tasks, including game level generation, map creation for path planning, and photonic device design, consistently demonstrating its capability to yield diverse, high-quality solutions that verifiably adhere to user-specified combinatorial properties.
• Abstract（参考訳）: GANやVAEのような深層生成モデルは、画像のような制約のないオブジェクトを生成する素晴らしい結果を示している。 しかし, 産業設計, 材料科学, コンピュータグラフィックスなど多くの設計条件では, 生成したオブジェクトはデータ分布のモデル化に加えて, 厳しい組合せ制約を満たすか, 目的を満たす必要がある。 そこで本研究では,異なる組合せ解法を有効活用することにより,学習を通して制約満足度を保証するジェネレーションフレームワークであるGenCOを提案する。 GenCOは、中間ソフトソリューションではなく、確実に実現可能なソリューションに生成的損失を課している。 このシフトにより、実践者はエンドツーエンドのトレーニング中に生成されたアウトプットに厳しい制約を課し、その実現可能性の評価を可能にし、より深い生成トレーニングに複合的損失要素を追加することができる。 我々は,ゲームレベル生成,経路計画のためのマップ作成,フォトニックデバイス設計など,様々な生成的組合せタスクに対するアプローチの有効性を実証し,ユーザ指定の組合せ特性に確実に準拠する多種多様な高品質なソリューションを実現する能力を一貫して示す。

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