論文の概要: A Novel Differentiable Loss Function for Unsupervised Graph Neural
Networks in Graph Partitioning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06877v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 23:03:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 18:00:20.709888
- Title: A Novel Differentiable Loss Function for Unsupervised Graph Neural
Networks in Graph Partitioning
- Title（参考訳）: グラフ分割における教師なしグラフニューラルネットワークの新たな微分損失関数
- Authors: Vivek Chaudhary
- Abstract要約: グラフ分割問題はNPハードプロブレムとして認識される。
グラフ分割問題を解決するために,教師なしグラフニューラルネットワークを用いた新しいパイプラインを導入する。
我々は、現代の最先端技術に対する我々の方法論を厳格に評価し、メトリクス(カットとバランス)に重点を置いています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.22145960878624
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we explore the graph partitioning problem, a pivotal
combina-torial optimization challenge with extensive applications in various
fields such as science, technology, and business. Recognized as an NP-hard
prob-lem, graph partitioning lacks polynomial-time algorithms for its
resolution. Recently, there has been a burgeoning interest in leveraging
machine learn-ing, particularly approaches like supervised, unsupervised, and
reinforce-ment learning, to tackle such NP-hard problems. However, these
methods face significant hurdles: supervised learning is constrained by the
necessity of labeled solution instances, which are often computationally
impractical to obtain; reinforcement learning grapples with instability in the
learning pro-cess; and unsupervised learning contends with the absence of a
differentia-ble loss function, a consequence of the discrete nature of most
combinatorial optimization problems. Addressing these challenges, our research
introduces a novel pipeline employing an unsupervised graph neural network to
solve the graph partitioning problem. The core innovation of this study is the
for-mulation of a differentiable loss function tailored for this purpose. We
rigor-ously evaluate our methodology against contemporary state-of-the-art
tech-niques, focusing on metrics: cuts and balance, and our findings reveal
that our is competitive with these leading methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ分割問題,科学,技術,ビジネスなど,さまざまな分野の幅広い応用にともなう中心的な組合せ論理的最適化問題について検討する。
NPハードプロブレムとして認識されるグラフ分割は、その分解能に対する多項式時間アルゴリズムを欠いている。
近年, 機械学習, 特に教師なし, 教師なし, 強化学習といった手法を応用して, このようなNP困難に対処することへの関心が高まっている。
しかし、教師あり学習は、しばしば計算上は実用的でないラベル付き解インスタンスの必要性、学習プロセサにおける不安定な強化学習グリップル、教師なし学習は、多くの組合せ最適化問題の離散的性質の結果として、微分可能損失関数がないことに抵抗する、という大きな障害に直面している。
そこで本研究では,教師なしグラフニューラルネットワークを用いて,グラフ分割問題を解く新しいパイプラインを提案する。
この研究の核となる革新は、この目的のために調整された微分可能損失関数のフォミュレーションである。
我々は、現代の最先端技術に対する私たちの方法論を厳格に評価し、メトリクスの削減とバランスに重点を置いています。
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