A Method for Provably Solving Convex Optimization Problems with Graph Neural Networks

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内容提要

该研究提出了一种迭代的图神经网络框架,解决了现有方法在凸优化中的可行性保证问题。实验结果显示,该方法在解的质量和可行性上优于现有神经基线,并在某些情况下速度超过了最先进的求解器。

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