Joeの精進記録

旧:競プロ練習記録

テーマ案

GNNで次数に比例した重みがかかる問題

次数行列をかけて正規化してやらないとだめ。 証明したい

分子の立体配置を学習する

数学的なグラフは頂点の接続情報だけが重要だけど、分子は、立体的な構造を伴う。 ラベル付きグラフの重み(頂点間距離)を学習したり、頂点間距離からラベル(原子)を学習したりできる。 pre-trainingにいいかもしれない。

平面グラフで高速に動作するアルゴリズムで一般グラフの場合を学習する

これやってる人いるかな。普通に気になる。 平面グラフ from yutaka1999 www.slideshare.net yutaka1999氏のスライドがあり、平面グラフ判定は本気を出すとでできるなどと書かれていてびっくりする。 Max-Cut e-archive.informatik.uni-koeln.de 平面グラフ…