論文の概要: Alignment Unlocks Complementarity: A Framework for Multiview Circuit Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20968v1
• Date: Thu, 25 Sep 2025 10:12:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.830767
• Title: Alignment Unlocks Complementarity: A Framework for Multiview Circuit Representation Learning
• Title（参考訳）: アライメントが補完性を解き放つ:マルチビュー回路表現学習のためのフレームワーク
• Authors: Zhengyuan Shi, Jingxin Wang, Wentao Jiang, Chengyu Ma, Ziyang Zheng, Zhufei Chu, Weikang Qian, Qiang Xu,
• Abstract要約: ブール回路上のマルチビュー学習は、グラフベースの異なる表現が相補的な構造的および意味的な情報を提供するので、大きな可能性を秘めている。 MixGateは、モデルに共有された関数対応表現空間を教える、原則付きトレーニングカリキュラム上に構築されたフレームワークである。 我々のアライメントファースト戦略は、マスク付きモデリングを非効率な手法から強力なパフォーマンスドライバに変換することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.528410977116438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiview learning on Boolean circuits holds immense promise, as different graph-based representations offer complementary structural and semantic information. However, the vast structural heterogeneity between views, such as an And-Inverter Graph (AIG) versus an XOR-Majority Graph (XMG), poses a critical barrier to effective fusion, especially for self-supervised techniques like masked modeling. Naively applying such methods fails, as the cross-view context is perceived as noise. Our key insight is that functional alignment is a necessary precondition to unlock the power of multiview self-supervision. We introduce MixGate, a framework built on a principled training curriculum that first teaches the model a shared, function-aware representation space via an Equivalence Alignment Loss. Only then do we introduce a multiview masked modeling objective, which can now leverage the aligned views as a rich, complementary signal. Extensive experiments, including a crucial ablation study, demonstrate that our alignment-first strategy transforms masked modeling from an ineffective technique into a powerful performance driver.
• Abstract（参考訳）: ブール回路上のマルチビュー学習は、グラフベースの異なる表現が相補的な構造的および意味的な情報を提供するので、大きな可能性を秘めている。 しかしながら、And-Inverter Graph (AIG) や XOR-Majority Graph (XMG) のようなビュー間の大きな構造的不均一性は、特にマスクドモデリングのような自己監督的な手法において、効果的な融合にとって重要な障壁となる。 クロスビューコンテキストはノイズとして認識されるため、このような手法をネーティブに適用することは失敗する。 我々の重要な洞察は、機能的アライメントはマルチビュー・セルフ・スーパービジョンのパワーを解放するために必要な前提条件であるということだ。 このフレームワークは、Equivalence Alignment Lossを通じて、モデルに共有された関数対応表現空間を最初に教える。 そのときのみ、マルチビューのマスク付きモデリングの目的を導入し、リッチで補完的な信号として、アライメントされたビューを活用できるようにします。 重要なアブレーション研究を含む大規模な実験では、アライメントファースト戦略が、マスク付きモデリングを非効率なテクニックから強力なパフォーマンスドライバに変換することを示した。

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