Graph Partitioning and Sparse Matrix Ordering using Reinforcement\n Learning and Graph Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
We present a novel method for graph partitioning, based on reinforcement\nlearning and graph convolutional neural networks. Our approach is to\nrecursively partition coarser representations of a given graph. The neural\nnetwork is implemented using SAGE graph convolution layers, and trained using\nan advantage actor critic (A2C) agent. We present two variants, one for finding\nan edge separator that minimizes the normalized cut or quotient cut, and one\nthat finds a small vertex separator. The vertex separators are then used to\nconstruct a nested dissection ordering to permute a sparse matrix so that its\ntriangular factorization will incur less fill-in. The partitioning quality is\ncompared with partitions obtained using METIS and SCOTCH, and the nested\ndissection ordering is evaluated in the sparse solver SuperLU. Our results show\nthat the proposed method achieves similar partitioning quality as METIS and\nSCOTCH. Furthermore, the method generalizes across different classes of graphs,\nand works well on a variety of graphs from the SuiteSparse sparse matrix\ncollection.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».