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Google DeepMind等｜神经算法推理器的潜空间表示

Vladimir V. Mirjanić (1), Razvan Pascanu (2), Petar Veličković (1 and 2) ((1) University of Cambridge, (2) Google DeepMind)
神经算法推理（NAR）是一个专注于设计能够可靠地捕捉经典计算的神经架构的研究领域，通常通过学习执行算法。一种典型的方法是依赖于图神经网络（GNN）架构，该架构对在算法执行过程中重复变换的高维潜在空间中的输入进行编码。在这项工作中，我们对执行算法时由GNN引起的潜在空间...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.08874

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