論文の概要: A Diffusion Model Framework for Unsupervised Neural Combinatorial Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01661v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 17:55:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 21:21:41.807682
- Title: A Diffusion Model Framework for Unsupervised Neural Combinatorial Optimization
- Title（参考訳）: 教師なしニューラルネットワーク最適化のための拡散モデルフレームワーク
- Authors: Sebastian Sanokowski, Sepp Hochreiter, Sebastian Lehner,
- Abstract要約: 現在のディープラーニングアプローチは、正確なサンプル確率を生み出す生成モデルに依存している。
この研究は、この制限を解除し、高度に表現力のある潜在変数モデルを採用する可能性を開放する手法を導入する。
我々は,データフリーなコンビネーション最適化におけるアプローチを実験的に検証し,幅広いベンチマーク問題に対して新しい最先端の手法を実現することを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.378582040635655
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning to sample from intractable distributions over discrete sets without relying on corresponding training data is a central problem in a wide range of fields, including Combinatorial Optimization. Currently, popular deep learning-based approaches rely primarily on generative models that yield exact sample likelihoods. This work introduces a method that lifts this restriction and opens the possibility to employ highly expressive latent variable models like diffusion models. Our approach is conceptually based on a loss that upper bounds the reverse Kullback-Leibler divergence and evades the requirement of exact sample likelihoods. We experimentally validate our approach in data-free Combinatorial Optimization and demonstrate that our method achieves a new state-of-the-art on a wide range of benchmark problems.
- Abstract（参考訳）: 個別のデータセット上の難解な分布から、対応するトレーニングデータに頼ることなくサンプルを学習することは、 Combinatorial Optimizationを含む幅広い分野において中心的な問題である。
現在、人気のあるディープラーニングベースのアプローチは、主に正確なサンプル確率を生み出す生成モデルに依存している。
この研究は、この制限を解除する手法を導入し、拡散モデルのような高度に表現力のある潜在変数モデルを採用する可能性を開く。
提案手法は, 逆カルバック・リーブラー分岐を上界とする損失に基づいて, 正確なサンプル確率の要求を回避している。
我々は,データフリーなコンビネーション最適化におけるアプローチを実験的に検証し,幅広いベンチマーク問題に対して新しい最先端の手法を実現することを実証した。
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