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原标题:Transformer打破三十年数学猜想!Meta研究者用AI给出反例,算法杀手攻克数学难题
关键字:研究者,角形,序列,问题,局部
文章来源:新智元
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新智元报道编辑:编辑部 HZh
【新智元导读】30多年的数学猜想首次获得了进展!Meta等学者提出的PatternBoost,使用Transformer构造了一个反例,反驳了一个已悬而未决30年的猜想。是否所有数学问题都适合机器学习技术?这样的未来太令人期待了。30多年的数学猜想,被AI发现了一个反例?
就在刚刚,Meta、威斯康星大学麦迪逊分校、伍斯特理工学院、悉尼大学的几位学者提出PatternBoost,这种全新的方法可以在一些数学问题中寻找有趣的结构。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2411.00566
其核心思想是交替进行「局部搜索」和「全局搜索」。
在第一个「局部」阶段,使用传统的经典搜索算法来生成许多理想的构造。
在第二个「全局」阶段,使用Transformer神经网络对这些最优构造进行训练。然后,将训练好的Transformer样本用作第一个阶段的种子,并重复该过程。
前者类似于贪心算法,比如给定一个图形,去除包含多个4-圈的边,直到没有4-圈为止。
而后者的一个例子,是让Transformer生成更多类似于上次筛选中表现前1%的图。
这种迭代
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