图形算法的神经执行

ICLROct, 2019

Neural Execution of Graph Algorithms

Petar Veličković, Rex Ying, Matilde Padovano, Raia Hadsell, Charles Blundell

TL;DR通过在算法空间中训练 Graph Neural Networks 来解决基于图结构的问题，使用基于最大化的信息传递神经网络来实现离散决策，同时实现了任务迁移并提升学习效果。

Abstract

graph neural networks (GNNs) are a powerful representational tool for solving problems on graph-structured inputs. In almost all cases so far, however, they have been applied to directly recovering a final solution from raw inputs, without explicit guidance on how to structure their pr

graph neural networks algorithms message passing task transfer graph structure

发现论文，激发创造

使用循环图神经网络学习图算法

针对图状数据的学习问题，该研究提出了一种基于递归架构的图神经网络算法，其关键在于使用跳过连接、状态规则化和边缘卷积等三种技术以实现对小型图问题的端到端学习及大规模图问题的推广。实验证明该算法具有较高的推广能力。

Dec, 2022

图神经网络是动态规划程序员

本文研究了神经算法推理与图神经网络的最新进展，特别关注神经网络的动态规划以及范畴论和抽象代数，验证了它们之间的内在联系，得到在边缘任务上更坚实的 GNN 体系结构，并在 CLRS 算法推理基准测试中证明了实证结果。

Mar, 2022

基于图神经网络的概率图模型推理

使用图神经网络作为一种有利于推断任务的推送算法，对于在循环密集的概率有向图上显著优于置信传播算法

Mar, 2018

神经双分图匹配

本文介绍了如何利用单个图神经网络的特征，通过神经执行将复杂算法（如最大二分匹配）转化为流量问题，并使用 Ford-Fulkerson 算法实现最大流问题的求解，该方法取得了 100% 的理想匹配效果。

May, 2020

图神经网络中的神经结构搜索

本文比较了基于强化学习和进化算法的两种神经架构搜索方法来优化图神经网络，结果在包括 7 个数据集的两个搜索空间内显示出两种方法的准确性与随机搜索相似，引出了有多少搜索空间维度实际上与问题相关的问题。

Jul, 2020

图神经网络：方法和应用综述

本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

Dec, 2018

递归算法推理

本研究提出了一种使用栈来增强图神经网络（GNNs）的方式和一种捕获中间算法轨迹的方法，以改进递归算法的算法对齐，从而提高对较大输入图的泛化性能。

Jul, 2023

计算图神经网络：从算法到加速器的综述

该研究论文通过对 GNNs 的计算效率进行探讨，提供了该领域的回顾，包括对 GNN 的基本概念的简短教程以及不同算法变体的多个阶段中进行的操作的总结；同时，提供了对当前软件和硬件加速方案的深入分析，并提出了一个面向硬件和软件的、图形感知和通信为中心的 GNN 加速器的愿景。

Sep, 2020

图神经网络的逻辑

本文旨在阐述图神经网络的表达能力可以通过组合 Weisfeiler-Leman 算法和有限变量计数逻辑来精确描述，这种对应关系甚至导致了高阶图神经网络与高维 WL 算法的相应。

Apr, 2021

深度均衡算法推理器

最近在神经算法推理方面的研究表明，图神经网络（GNN）可以学习执行经典算法。然而，这种方法始终使用了循环架构，其中每个 GNN 的迭代与算法的迭代相匹配。我们猜测并经验证，可以通过直接找到平衡点训练网络来解决算法问题，而不需要将每个 GNN 迭代与算法的步骤相匹配。

Feb, 2024