論文の概要: Towards a General Recipe for Combinatorial Optimization with Multi-Filter GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20543v2
• Date: Sun, 24 Nov 2024 23:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:16:22.223790
• Title: Towards a General Recipe for Combinatorial Optimization with Multi-Filter GNNs
• Title（参考訳）: マルチフィルタGNNによる組合せ最適化の一般化に向けて
• Authors: Frederik Wenkel, Semih Cantürk, Stefan Horoi, Michael Perlmutter, Guy Wolf,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ上のCO問題を解くために,複雑なフィルタバンクと局所的な注意機構を活用する新しいGNNアーキテクチャであるGCONを紹介する。 GCONはすべてのタスクで競争力があり、他の特別なGNNベースのアプローチよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.871690454501389
• License:
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have achieved great success for a variety of tasks such as node classification, graph classification, and link prediction. However, the use of GNNs (and machine learning more generally) to solve combinatorial optimization (CO) problems is much less explored. Here, we introduce GCON, a novel GNN architecture that leverages a complex filter bank and localized attention mechanisms to solve CO problems on graphs. We show how our method differentiates itself from prior GNN-based CO solvers and how it can be effectively applied to the maximum cut, minimum dominating set, and maximum clique problems in a unsupervised learning setting. GCON is competitive across all tasks and consistently outperforms other specialized GNN-based approaches, and is on par with the powerful Gurobi solver on the max-cut problem. We provide an open-source implementation of our work at https://github.com/WenkelF/copt.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は,ノード分類やグラフ分類,リンク予測など,さまざまなタスクにおいて大きな成功を収めている。 しかし、組合せ最適化(CO)問題を解決するためにGNN(およびより一般的には機械学習)を用いることは、あまり研究されていない。 本稿では,グラフ上のCO問題を解くために,複雑なフィルタバンクと局所的な注意機構を活用する新しいGNNアーキテクチャであるGCONを紹介する。 本手法が従来のGNNベースのCOソルバとどのように差別化され、教師なし学習環境での最大カット、最小支配セット、最大傾き問題に効果的に適用できるかを示す。 GCONは全てのタスクで競争力があり、他の特別なGNNベースのアプローチよりも一貫して優れており、最大カット問題における強力なGurobiソルバと同等である。 私たちは、https://github.com/WenkelF/copt.comで、私たちの仕事のオープンソース実装を提供しています。

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