論文の概要: LinSATNet: The Positive Linear Satisfiability Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13917v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 22:05:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.974531
• Title: LinSATNet: The Positive Linear Satisfiability Neural Networks
• Title（参考訳）: LinSATNet: 正の線形満足度ニューラルネットワーク
• Authors: Runzhong Wang, Yunhao Zhang, Ziao Guo, Tianyi Chen, Xiaokang Yang, Junchi Yan,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークに人気の高い正の線形満足度を導入する方法について検討する。 本稿では,古典的なシンクホーンアルゴリズムを拡張し,複数の辺分布の集合を共同で符号化する,最初の微分可能満足層を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.65291739666303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Encoding constraints into neural networks is attractive. This paper studies how to introduce the popular positive linear satisfiability to neural networks. We propose the first differentiable satisfiability layer based on an extension of the classic Sinkhorn algorithm for jointly encoding multiple sets of marginal distributions. We further theoretically characterize the convergence property of the Sinkhorn algorithm for multiple marginals. In contrast to the sequential decision e.g.\ reinforcement learning-based solvers, we showcase our technique in solving constrained (specifically satisfiability) problems by one-shot neural networks, including i) a neural routing solver learned without supervision of optimal solutions; ii) a partial graph matching network handling graphs with unmatchable outliers on both sides; iii) a predictive network for financial portfolios with continuous constraints. To our knowledge, there exists no one-shot neural solver for these scenarios when they are formulated as satisfiability problems. Source code is available at https://github.com/Thinklab-SJTU/LinSATNet
• Abstract（参考訳）: 制約をニューラルネットワークにエンコードすることは魅力的だ。 本稿では,ニューラルネットワークに人気の高い正の線形満足度を導入する方法について検討する。 本稿では,古典的なシンクホーンアルゴリズムを拡張し,複数の辺分布の集合を共同で符号化する,最初の微分可能満足層を提案する。 さらに、複数の辺数に対するシンクホーンアルゴリズムの収束特性を理論的に特徴づける。 逐次的決定 e g \ 強化学習に基づく解法とは対照的に、単発ニューラルネットワークによる制約付き(特に満足度)問題の解法について紹介する。 一 最適解の監督なしに学習した神経経路解法 二 両面に取り外し不能なグラフを扱う部分グラフ 三 継続的な制約のある金融ポートフォリオの予測ネットワーク 我々の知る限り、これらのシナリオが満足度問題として定式化されるとき、一発のニューラルソルバは存在しない。 ソースコードはhttps://github.com/Thinklab-SJTU/LinSATNetで入手できる。

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