論文の概要: Attn-JGNN: Attention Enhanced Join-Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15583v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 12:24:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.613877
• Title: Attn-JGNN: Attention Enhanced Join-Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: Attn-JGNN: ジョイングラフニューラルネットワークの注意力向上
• Authors: Jixin Zhang, Yong Lai,
• Abstract要約: Intention Enhanced Join-Graph Neural Networks (Attn-JGNN) モデルを提案する。 Attn-JGNNは木分解を利用してCNF式をジョイングラフにエンコードし、次にジョイングラフに反復メッセージパッシングを行い、最終的に分割関数を学習することでモデル番号を近似する。 実験の結果,我々のAttn-JGNNモデルは,他のニューラルネットワーク手法よりも優れた結果が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2972851108503014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an Attention Enhanced Join-Graph Neural Networks(Attn-JGNN) model for solving #SAT problems, which significantly improves the solving accuracy. Inspired by the Iterative Join Graph Propagation (IJGP) algorithm, Attn-JGNN uses tree decomposition to encode the CNF formula into a join-graph, then performs iterative message passing on the join-graph, and finally approximates the model number by learning partition functions. In order to further improve the accuracy of the solution, we apply the attention mechanism in and between clusters of the join-graphs, which makes Attn-JGNN pay more attention to the key variables and clusters in probabilistic inference, and reduces the redundant calculation. Finally, our experiments show that our Attn-JGNN model achieves better results than other neural network methods.
• Abstract（参考訳）: Intention Enhanced Join-Graph Neural Networks (Attn-JGNN) モデルを提案する。 Iterative Join Graph Propagation (IJGP)アルゴリズムにインスパイアされたAttn-JGNNは、木分解を用いてCNF式をジョイングラフにエンコードし、次にジョイングラフ上で反復メッセージパッシングを行い、最終的に分割関数を学習することでモデル番号を近似する。 解の精度をさらに向上するために、結合グラフのクラスタとクラスタ間の注意機構を適用し、Attn-JGNNは確率的推論において重要な変数やクラスタにより多くの注意を払っており、冗長な計算を減らす。 最後に、我々の実験により、我々のAttn-JGNNモデルは、他のニューラルネットワーク手法よりも優れた結果が得られることが示された。

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