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random graph
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新的因果图判据可改进AI发现算法
研究人员开发了一种新的随机因果有向无环图（DAG）拓扑排序判据。该方法利用了沿因果顺序可达节点（亲属）的单调递增性。研究通过数值方式展示了这一模式，并提出将时间序列DAG采样作为因果发现算法和合成数据评估的潜在替代方案。
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新方法使用图神经网络将QAOA电路评估次数减少80%
研究人员开发了一种新颖的图条件信任区域方法，以减少量子近似优化算法（QAOA）所需的客观评估次数。该方法利用图神经网络预测QAOA角度，在定义的信任区域内指导局部优化器，并根据预测的不确定性调整评估预算。在MaxCut问题上的实验表明，电路评估次数从数百次显著减少到约45次，同时保持了可比的解决方案质量。
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新算法改进了带有侧观察图的在线学习
研究人员为具有部分损失信息的对抗性多臂老虎机问题开发了新算法。这些算法旨在处理非选择臂以固定、未知概率揭示其损失的情况。所提出的方法即使在不知道损失观察的确切概率的情况下，也能实现接近最优的遗憾界限。