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1. 组合问题的解决方案采样器优化:策略梯度方法的景观

2024/10/30 7:16:49 来源:https://blog.csdn.net/qq_45823731/article/details/141172960  浏览:    关键词:1. 组合问题的解决方案采样器优化:策略梯度方法的景观

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  • Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape of Policy-Gradient Methods. NeurIPS, 2023.
    • Abstract
    • 1 Introduction

Optimizing Solution-Samplers for Combinatorial Problems: The Landscape of Policy-Gradient Methods. NeurIPS, 2023.

Abstract

  • 深度神经网络+强化学习求解组合优化问题有成效。
  • 深度神经网络被用作解决方案生成器,基于梯度训练获得更好的解决方案的分布。

本文工作:

  1. 探讨是否存在生成模型,这些模型:

(1)具有足够的表达能力来生成近似最优解。
(2)具有可处理的、多项式数量级的参数。
(3)优化景观是良性的,即不包含次优静止点。

  1. 引入一种新的正则化过程,用于普通的梯度下降,有助于解决梯度消失问题并逃离不良静止点。

1 Introduction

出发点:提供通用解决方案的框架。

梯度下降的两个难点:

  • 良好的优化景观(梯度下降不会陷入局部最小值或梯度消失的点)
  • 具有多项式数量的参数

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