graph coloring | BriefGPT - AI 论文速递

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利用热扩散进行图着色
本文旨在使用热扩散框架解决图着色问题，并与传统方法进行比较，证明热扩散方法在图着色问题中的竞争力。
PDF3 months ago
GPT-4 不自知错误：对推理问题的迭代提示分析
本研究分析了大规模语言模型在迭代提示下解决图着色问题的能力，发现大规模语言模型在解决图着色问题和验证解答的效果都很差，且无论是来自大规模语言模型还是外部求解器的批评内容对迭代提示的性能影响不大，结果显示现有大规模语言模型的自我批评能力存在问
PDF9 months ago
重新思考图神经网络在图染色问题中的应用
本研究分析了现有图嵌入神经网络（GNN）在图着色问题中的表现差异主要是由于其无法应对节点异质性以及其局部性；通过研究聚集 - 合并 GNN（AC-GNN）的性能以及其基于局部搜索的特性，我们得出了一系列在实践中使 GNN 在图着色问题中更具
PDF2 years ago
受物理启发的图神经网络中的图着色
利用图神经网络解决图着色问题，将图着色视为多类节点分类问题，利用基于统计物理学的 Potts 模型的无监督训练策略。我们展示了该方法在实际应用中的性能，并提供了数值基准结果。
PDF2 years ago
有界树密度图的显式与隐式动态着色
本文研究计算机科学中基本的图着色问题的全面动态版本，在其中，图形正在进行边缘插入和删除，我们希望在每次插入和删除后以小的更新时间维护一个顶点着色。我们展示了如何使用对数更新时间维护 O（αlog n）着色，并提出了一种维护隐式动态着色的算法
PDF4 years ago
使用 AlphaGoZero 着色大规模图
使用深度强化学习，本研究使用新的深度神经网络结构 FastColorNet，能在有效计算时间内更好地对大型图形进行着色，从而将计算转化为改进启发式方法，获得了新的图形着色启发式方法。
PDF5 years ago
大规模复杂网络着色
提出一种基于 egonet 属性和并行算法的大规模复杂网络图染色方法，几乎在所有网络中都显示出优异的性能，并获得近乎最优解。
PDF10 years ago