論文の概要: The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06445v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 14:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 16:41:19.416769
- Title: The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner
- Title(参考訳): 深層平衡アルゴリズム推論器
- Authors: Dobrik Georgiev, Pietro Li\`o, Davide Buffelli
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)が古典的アルゴリズムの実行を学習できることを示す。
我々は、ネットワークをトレーニングしてアルゴリズムの問題を解き、直接平衡を求めることができることを予想し、実証的に検証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.338254784975106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent work on neural algorithmic reasoning has demonstrated that graph
neural networks (GNNs) could learn to execute classical algorithms. Doing so,
however, has always used a recurrent architecture, where each iteration of the
GNN aligns with an algorithm's iteration. Since an algorithm's solution is
often an equilibrium, we conjecture and empirically validate that one can train
a network to solve algorithmic problems by directly finding the equilibrium.
Note that this does not require matching each GNN iteration with a step of the
algorithm.
- Abstract(参考訳): ニューラルネットワーク推論に関する最近の研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)が古典的なアルゴリズムの実行を学習できることを実証している。
しかし、常に繰り返しアーキテクチャを使用しており、GNNの各イテレーションはアルゴリズムのイテレーションと一致している。
アルゴリズムの解はしばしば平衡であるので、平衡を直接見つけてアルゴリズムの問題を解決するためにネットワークを訓練できることを予想し、実証的に検証する。
これは各GNNイテレーションとアルゴリズムのステップを一致させる必要はない。
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