研究发现：图变换器在MILP上的表现受限于1-WL测试

一篇新论文对用于混合整数线性规划（MILP）的全局注意力图变换器的表达能力进行了特征化。研究证明，包括Graphormer和Set Transformer等架构在内的这些模型受到一维Weisfeiler-Leman（1-WL）测试的限制。这意味着在1-WL测试下等价的MILP实例将从这些变换器接收相同的图嵌入，从而无法恢复某些图不变量。研究表明，超越1-WL的表达能力主要来自输入编码，而非注意力机制本身。 AI

影响 特征化了图变换器的表达极限，可能指导未来复杂结构化数据模型的开发。

排序理由 学术论文发表在arXiv上，详细介绍了图变换器的理论局限性。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

• arXiv
• Gasse
• Graph Foundation Models
• GraphGPS
• graph neural networks
• Graphormer
• Graph Transformers
• Mixed-Integer Linear Programs
• Set Transformer
• Weisfeiler–Leman algorithm

• 论文
• 模型发布

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →