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神经格约化：一种自监督几何深度学习方法
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于神经网络的无数据训练方法，用于解决组合优化问题，特别是最大独立集和最大团的问题，并提出了通用的图缩小过程来处理大规模图形。该方法在无需数据的情况下，具有广泛的适用性，可与有监督学习、强化学习和基于机器学习的现有方法相媲美或更优。
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关键要点
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提出了一种基于神经网络的无数据训练方法
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该方法用于解决组合优化问题，特别是最大独立集和最大团的问题
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提出了通用的图缩小过程来处理大规模图形
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该方法在无需数据的情况下，具有广泛的适用性
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可与有监督学习、强化学习和基于机器学习的现有方法相媲美或更优
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