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实体 Semih Cantürk

Semih Cantürk

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  1. TOOL · CL_196050 ·

    新的GNN编码器可实现图优化任务的可迁移模型

    研究人员开发了一种新的图神经网络(GNN)编码器,该编码器利用GCON模块进行表达性消息传递和基于能量的无监督损失函数。该模型在单独训练时,在各种组合优化(CO)任务上表现出具有竞争力的性能。通过借鉴计算可约性文献的知识,研究人员提出了预训练和微调策略,实现了在MVC、MIS和MaxClique等任务之间以及包括MaxCut、MDS和图着色在内的多任务设置中的有效迁移学习。研究结果表明,学习图CO问题的通用表示是可行的,为神经CO领域…