Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner

論文の概要: The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06445v2
Date: Tue, 9 Apr 2024 07:26:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-10 19:37:28.960107
Title: The Deep Equilibrium Algorithmic Reasoner
Title（参考訳）: 深部平衡アルゴリズム共振器
Authors: Dobrik Georgiev, Pietro Liò, 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）: 20.375241527453447
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。ここで注意すべき点は、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がないことだ。

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