Solving Temporal Constraints Using Neural Networks.
Notice bibliographique
Résumé
There was a resurgent in research of neural nets during the late 70’s and 80’s due to advances made in learning algorithms for feed-forward and feedback networks. These advances, coupled with better computer technology, made it possible for practical applications of such networks to be made. In 1985, John Hopfield and David Tank first attempted using neural nets as an approximation method to solve optimization problems, mainly the Traveling Salesman Problem. Since then, there has been wide spread interest in applying neural nets to solve different types of optimization problems. In this paper we will mainly focus on using the Hopfield model to solve the Maximal Temporal Constraint Satisfaction Problem (MTCSP). An MTCSP is an optimization problem that consists of looking for a solution that satisfies the maximal number of temporal constraints. This can be the case of over constrained problems involving time constraints and where a complete solution does not exist, or those problems such as real time applications where a solution is needed by a given deadline. The quality of the solution (number of satisfied constraints) depends here on the time allocated for computation. Experimental comparison study of the method we propose and based on the Hopfield model with approximation methods based on local search is reported in this paper. The method based on the Hopfield model presents better results than the other methods in the case of over-constrained problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».