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Germain Vivier-Ardisson
Germain Vivier-Ardisson
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新框架通过动态规划实现可微背包问题和 Top-k 算子
研究人员开发了一个新框架，将背包问题和 Top-k 算子视为动态规划问题，从而能够将它们集成到神经网络中。该方法使用可微松弛来克服这些离散算子中的零梯度挑战。该框架包括用于前向和后向传播的高效并行算法、关于正则化选择的理论见解，以及在学习背包解决方案和约束强化学习等任务上的实验验证。
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新方法将组合优化集成到神经网络中
研究人员推出了一种名为Regularized Large Neighborhood Search (RLNS) 的新方法，用于将组合优化集成到神经网络中。该方法将Large Neighborhood Search启发式算法转化为高效的MCMC采样器，从而无需精确的全局解即可实现端到端学习。RLNS已在多种复杂问题上得到验证，包括k子集选择和随机车辆调度。