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GNN与RL如何结合?KSU大学最新《基于图神经网络的强化学习》综述,阐述RL+GNN算法与应用

图神经网络强化学习都是机器学习中研究的主流模型,如何结合GNN和RL,是一个有趣的问题。最近来自美国堪萨斯州立大学发布了《基于图神经网络的强化学习》综述,阐述相关算法与应用。

GNN与RL如何结合?KSU大学最新《基于图神经网络的强化学习》综述,阐述RL+GNN算法与应用

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2206.07922

深度强化学习(DRL)已经增强了各种人工智能领域的能力,包括模式识别、机器人、推荐系统和游戏。类似地,图神经网络(GNN)也证明了它们在对图结构数据进行监督学习方面的卓越性能。近年来,GNN与DRL在图形结构环境中的融合引起了广泛关注。本文对这些混合工作进行了全面的综述。这些工作可以分为两类: (1)算法增强,其中DRL和GNN相辅相成,发挥更好的效用;(2)特定于应用的增强,其中DRL和GNN相互支持。这种融合有效地解决了工程和生命科学中的各种复杂问题。在此基础上,我们进一步分析了融合这两个域的适用性和好处,特别是在提高通用性和降低计算复杂度方面。最后,强调了整合DRL和GNN的关键挑战,以及潜在的未来研究方向,这将是更广泛的机器学习社区的兴趣。

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