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GRASP：通过图注意力加速最短路径攻击
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内容提要

该文介绍了一种深度强化学习方法，通过离线训练优化器，最小化神经网络计算图的执行成本。该方法在运行时间和峰值内存使用量上都有显着的改进。

🎯

关键要点

  • 提出了一种深度强化学习方法，旨在最小化优化器中神经网络计算图的执行成本。
  • 该方法通过离线训练优化器，避免在同一图形上进行更多的训练。
  • 在运行时间和峰值内存使用量上，该方法显著优于经典和其他基于学习的方法。
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标签

优化器 深度强化学习 神经网络计算图 离线训练 运行时间
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