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learning-tsp:论文“学习TSP需要重新思考泛化”的代码(arXiv预印本)
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2021-05-24
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:briefcase: 学习TSP需要重新思考泛化 该存储库包含Chaitanya K. Joshi,Quentin Cappart,Louis-Martin Rousseau,Thomas Laurent和Xavier Bresson撰写的论文的代码。 :newspaper: 概述 对神经网络求解器进行组合问题(例如旅行推销员问题)的端到端培训在数百个节点之外都是棘手且效率低下的。 尽管最先进的机器学习方法在规模很小的情况下与经典求解器非常接近,但它们无法将学习到的策略推广到更大的实际规模实例中。 为了利用转移学习来解决大规模TSP ,本文确定了归纳偏差,模型体系结构和学习算法,这些归因偏差,模型体系结构和学习算法可将泛化推广到比训练中看到的实例更大的实例。 我们的受控实验提供了对这种零射泛化的第一个原则性研究,揭示了超出训练数据的推断需要重新考虑整个神经组合优化流程,从网络层和学习范式到评估协议。 :rocket: 端到端神经组合优
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learning-tsp-master.zip (64个子文件)
learning-tsp-master
.gitignore 172B
vizualizations_tensorboard.ipynb 12KB
nets
encoders
gat_encoder.py 7KB
__init__.py 0B
mlp_encoder.py 2KB
gnn_encoder.py 6KB
__init__.py 0B
critic_network.py 2KB
nar_model.py 10KB
attention_model.py 28KB
problems
__init__.py 47B
tsp
state_tsp.py 6KB
__init__.py 0B
tsp_gurobi.py 4KB
problem_tsp.py 8KB
run.py 12KB
data
tsp
generate_tsp.py 2KB
eval.py 10KB
LICENSE 1KB
finetune.py 16KB
pretrained
results.ipynb 2.07MB
tsp_200-200
rl-ar-200-20pnn-gnn-max-ln-lowlr_20200428T092228
args.json 1KB
epoch-99.pt 11.62MB
tspsl_20-50
sl-ar-var-20pnn-gnn-max-bntrack_20200310T095509
args.json 1KB
epoch-9.pt 4.21MB
sl-ar-var-full-gat_20200521T141137
args.json 1KB
epoch-9.pt 4.6MB
sl-ar-var-full-mlp_20200306T182155
args.json 1KB
epoch-9.pt 1.91MB
sl-ar-var-20pnn-gnn-max_20200308T172931
args.json 1KB
epoch-9.pt 4.2MB
sl-ar-var-20pnn-gnn-sum_20200310T094801
args.json 1KB
epoch-9.pt 4.2MB
sl-ar-var-20pnn-gnn-mean_20200310T094833
args.json 1KB
epoch-9.pt 4.2MB
sl-ar-var-20pnn-gnn-max-ln_20200310T095955
args.json 1KB
epoch-9.pt 4.2MB
tsp_20-50
rl-ar-var-20pnn-gnn-max_20200313T002243
args.json 1KB
epoch-99.pt 6.66MB
rl-ar-var-20pnn-gnn-max-critic_20200313T002323
args.json 1KB
epoch-99.pt 7.27MB
eval_baseline.py 18KB
options.py 8KB
utils
functions.py 8KB
data_utils.py 1KB
__init__.py 24B
monkey_patch.py 3KB
nar_beam_search.py 5KB
log_utils.py 2KB
lexsort.py 2KB
beam_search.py 8KB
boolmask.py 3KB
tensor_functions.py 2KB
scripts
train-rl-ar.sh 2KB
train-sl-nar.sh 1KB
finetune.sh 836B
train-sl-ar.sh 1KB
eval.sh 625B
README.md 8KB
reinforce_baselines.py 8KB
img
pipeline.png 307KB
computation.png 619KB
vizualizations_heatmaps.ipynb 6.2MB
train.py 10KB
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黄荣钦
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