論文の概要: Query-decision Regression between Shortest Path and Minimum Steiner Tree

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02211v1
• Date: Sat, 3 Feb 2024 17:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 21:28:18.210932
• Title: Query-decision Regression between Shortest Path and Minimum Steiner Tree
• Title（参考訳）: 最短経路と最小ステイナツリー間のクエリ-決定回帰
• Authors: Guangmo Tong, Peng Zhao, Mina Samizadeh
• Abstract要約: 本稿では,最短経路問題とSteiner木問題に焦点をあてる。 我々は、スコアリングモデルを構築するための実現可能な仮説空間の設計に関する理論的知見を提供する。 実験により,そのような問題を統計的に有意な程度に解決できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.092639310758145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Considering a graph with unknown weights, can we find the shortest path for a pair of nodes if we know the minimal Steiner trees associated with some subset of nodes? That is, with respect to a fixed latent decision-making system (e.g., a weighted graph), we seek to solve one optimization problem (e.g., the shortest path problem) by leveraging information associated with another optimization problem (e.g., the minimal Steiner tree problem). In this paper, we study such a prototype problem called \textit{query-decision regression with task shifts}, focusing on the shortest path problem and the minimum Steiner tree problem. We provide theoretical insights regarding the design of realizable hypothesis spaces for building scoring models, and present two principled learning frameworks. Our experimental studies show that such problems can be solved to a decent extent with statistical significance.
• Abstract（参考訳）: 未知重みを持つグラフを考えると、ノードのサブセットに関連する最小のスタイナー木を知っていれば、一対のノードの最も短いパスを見つけることができるだろうか? すなわち、固定潜在意思決定システム(例えば、重み付きグラフ)に関して、別の最適化問題(例えば、最小シュタイナー木問題)に関連する情報を活用して、1つの最適化問題(例えば、最短経路問題)を解決しようとする。 本稿では,タスクシフトを用いた‘textit{query-decision regression’と呼ばれるプロトタイプ問題を,最短経路問題と最小スタイナーツリー問題に着目して検討する。 評価モデル構築のための実現可能な仮説空間の設計に関する理論的考察と、2つの原則的学習フレームワークを提案する。 実験により,このような問題は統計的意義をもってある程度解決できることが示された。

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