i-Future报告｜轻量神经网络对线性规划问题的表示能力

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编者按： 论文《On the Power of Small-size Graph Neural Networks for Linear Programming》为学习优化相关研究工作，研究团队成员为李乾、丁添、杨林鑫、欧阳铭晖、史清江、孙若愚。在这项工作中，研究团队从表示能力的角度，对于轻量图神经网络在求解线性规划问题上的成功实践提供了理论支持。具体来说，通过对齐某种梯度下降法，该研究证明了一个对数多项式深度、常数宽度的图神经网络便足以求解非负线性规划问题。此外，基于此理论，该工作也提出了一种新的图神经网络架构GD-Net。实验表明GD-Net可以在使用更少参数量的前提下，显著超越传统图神经网络在非负线性规划问题上的表现。 论文链接： https://openreview.net/pdf?id=ORQiboaRqY Github链接： https://github.com/NetSysOpt/GD-Net 近期，该论文被NeurIPS 2024接收。 一、背景 图神经网络是一种用于处理图结构数据的神 ………………………………