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利用神经网络势能和年龄适应 Pareto 遗传算法进行晶体结构预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种通用的图神经网络架构，可用于任何约束满足问题的端到端搜索启发式训练。该方法基于一种新颖的 CSP 图形表示，可以为任何 CSP 生成问题特定的启发式。该方法在已知的 CSP 上优于以前的 RL 方法，并且可以与传统搜索启发式竞争或更好地处理结构更为复杂的测试实例。
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关键要点
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提出了一种通用的图神经网络架构，适用于任何约束满足问题的端到端搜索启发式训练。
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该方法基于新颖的CSP图形表示，能够以数据驱动的方式生成问题特定的启发式。
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在已知的CSP上，该方法优于以前的强化学习方法。
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该方法能够与传统搜索启发式竞争，并更好地处理复杂结构的测试实例。
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