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neural-rewriter:学习执行局部重写以进行组合优化
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2021-03-13
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神经重写器 此仓库提供了重复本文中的实验的代码 Chen Xinyun Chen,Tian Yuandong Tian,学习为组合优化执行局部重写,在NeurIPS 2019中。 纸[ ] 先决条件 任务 表达式简化 为了简化表达式,给定一个初始表达式(在Halide中用于我们的评估),目标是找到一个等效的表达式,该表达式经过简化(例如,具有较短的长度)。 表现 我们将我们的方法(NeuRewriter)与以下基准进行比较: Z3简化[1]:Z3中实施的策略,该策略执行基于规则的重写。 Halide-rule [2]:基于Halide规则的重写器。 启发式搜索:使用Halide规则集进行波束搜索以找到最短的重写表达式。 Z3-ctx-solver-simplify [1]:Z3中实现的策略,该策略调用求解器以查找简化的等效表达式。 在该图中, Average express
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neural-rewriter-master.zip (41个子文件)
neural-rewriter-master
figs
expression_simplification.png 82KB
vehicle_routing.png 96KB
job_scheduling.png 233KB
data_generator
jspDatagen.py 4KB
vrpDatagen.py 2KB
LICENSE 19KB
CONTRIBUTING.md 1KB
src
models
vrpModel.py 13KB
BaseModel.py 2KB
jspModel.py 14KB
model_utils
supervisor.py 12KB
logger.py 885B
__init__.py 47B
HalideModel.py 17KB
data_utils
Seq.py 3KB
Tree.py 9KB
parser.py 8KB
utils.py 1KB
__init__.py 0B
data_utils.py 4KB
Dag.py 7KB
__init__.py 0B
rewriter
HalideRewriter.py 111KB
vrpRewriter.py 1KB
jspRewriter.py 3KB
__init__.py 116B
modules
mlp.py 1KB
HalideInputEncoder.py 12KB
__init__.py 0B
vrpInputEncoder.py 2KB
jspInputEncoder.py 10KB
run_Halide.py 4KB
run_vrp.py 3KB
Halide_search.py 4KB
arguments.py 5KB
jsp_nonNN_baselines.py 7KB
run_jsp.py 4KB
.gitignore 12B
.gitignore 19B
CODE_OF_CONDUCT.md 243B
README.md 6KB
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