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图神经网络加速集合覆盖问题
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究设计了图神经网络架构OptGNN，利用半定规划算法工具获得组合优化问题的最优逼近算法。OptGNN在最大割和最大独立集等问题上获得高质量的近似解，超过了神经基准和传统算法。利用OptGNN捕捉凸松弛的能力，设计了一个从OptGNN学习的嵌入中产生对优解的对偶证明的算法。
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关键要点
- 设计了图神经网络架构OptGNN，利用半定规划算法工具获得组合优化问题的最优逼近算法。
- 证明了多项式大小的消息传递算法可以表示Max Constraint Satisfaction Problems的最强多项式时间算法。
- 构建了高效的图神经网络架构OptGNN，在最大割和最大独立集等问题上获得高质量的近似解。
- 在各种真实和合成数据集上取得了强有力的实证结果，超过了神经基准和传统算法。
- 利用OptGNN捕捉凸松弛的能力，设计了一个从OptGNN学习的嵌入中产生对优解的对偶证明的算法。
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