图上用于组合优化的变分退火方法

若干近期无监督学习方法采用概率方法来求解组合优化（CO）问题，其基于解变量统计独立的假设。我们证明该假设尤其对困难问题实例造成了性能局限。我们的结果证实，捕获解变量间统计依赖的自回归方法在许多流行 CO 问题上表现更优。我们引入子图令牌化，将一组解变量的构型由单个令牌表示。该令牌化技术缓解了自回归方法固有的长序列采样过程的缺陷，且不损失表达能力。重要的是，我们从理论上推导了退火熵正则化，并经验性地表明其对高效且稳定的学习至关重要。