報 每日報告新聞網
聖塔非研究所

摘要 提出了一種用於劃分圖的蒙特卡羅演算法

2022-09-02 · 已發表論文 · 更新 2026/03/19 上午04:23

摘要 提出了一種用於劃分圖的蒙特卡羅演算法。該演算法基於自組織映射，這是一種無監督的競爭神經網路。平均場分析表明，該演算法的複雜度最多為 O(n(3)/\E\) 量級，其中 n 是圖的頂點數，\E\ 是邊數。該預測在一類隨機圖上進行了測試。獲得偏離平均場預測的縮放定律。儘管這些縮放定律的起源尚不清楚，但對其後果進行了討論。

SFI 頁面

本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。

原文連結

論文資訊

  • 類型：已發表論文
  • 日期：2022-09-02

摘要

提出了一種用於劃分圖的蒙特卡羅演算法。該演算法基於自組織映射，這是一種無監督的競爭神經網路。平均場分析表明，該演算法的複雜度最多為 O(n(3)/\E) 量級，其中 n 是圖的頂點數，\E\ 是邊數。該預測在一類隨機圖上進行了測試。獲得偏離平均場預測的縮放定律。儘管這些縮放定律的起源尚不清楚，但對其後果進行了討論。