AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-23

ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क से SOCP सॉल्वर की गतिशीलता सीखना

मूल शीर्षक: Learning SOCP Solver Dynamics with Graph Neural Networks

द्वितीय-क्रम शंकु प्रोग्राम इंजीनियरिंग में व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं, लेकिन बार-बार हल करने पर इंटीरियर-पॉइंट सॉल्वर महंगे पड़ सकते हैं। लेखक SOCPNet प्रस्तावित करते हैं, जो एक पुनरावर्ती ग्राफ़ न्यूरल नेटवर्क है और पारंपरिक सॉल्वरों के मध्यवर्ती पुनरावृत्तियों से सीखता है तथा अपने समाधान को चरण-दर-चरण परिष्कृत करता है। जब इसका उपयोग इंटीरियर-पॉइंट सॉल्वर को वार्म-स्टार्ट करने के लिए किया जाता है, तो प्रशिक्षित मॉडल सटीकता में कमी के बिना सॉल्वर के पुनरावृत्तियों की संख्या घटा देता है।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →