网络彩票和AG百家乐 接头东说念主员将排序问题鼎新为图建模问题，提倡全新惩办决策TSPRank
现时，基于成对的排序步调诚然在局部关系建模上证据出色，然而衰退全局优化材干。
而基于列表的深度学习步调虽侧重合座排序优化，却因复杂的调参经由和跨规模迁良晌的鲁棒性不及，扫尾了其实用性。于是爱丁堡大学李尉衔博士和所在团队运行念念考是否能把列表和成对排序的优点齐消失起来。
接头初期有两篇论文给了他们带来了很大启发：一是本论文作家之一谢伊·科恩（Shay Cohen）教学早期对于应用组合优化推理食谱规章的接头[1]；二是李尉衔的大学同学Yixuan He对于GNNRank的接头[2]，该接头通过应用图神经网罗建模成对关系从而粗略收复全局排序。
受到这些责任的启发，接头团队将排序问题鼎新为图建模问题，并借助旅行商问题与排序问题的结构通常性，提倡了一种全新的惩办决策——TSPRank。
TSPRank通过将排序问题重构为旅行商问题，消失成对建模的局部上风和全局优化材干，为复杂排序问题提供了翻新性惩办决策。
接头团队在三个不同规模（股票排行、信息检索、历史事件排序）和多模态输入（数值与文本）上进行了推行，考证了TSPRank的跨规模适用性和优胜性能。
对于计划论文，审稿东说念主以为TSPRank将排序问题重构为旅行商问题的见识杰出新颖，消失了成对建模的鲁棒性与全局优化的材干，为惩办传统排序步调的局限性提供了新念念路。
此外，推行瞎想的全面性和扫尾的有用性也取得了审稿东说念主的笃定。与此同期，审稿东说念主也提倡了一些修复性建议，举例进一步讲明局部与全局建模的消失点以及优化见识与排序间隙之间的关系。
同期，审稿东说念主建议改日应在更大规模的数据场景下探索低延长的求解器，以便培育TSPRank的臆度成果。
在金融规模，TSPRank不错用于股票排行和投资组合优化，匡助投资者在多维特征下进行财富筛选和排序，ag百家乐积分有什么用从而提高投资决策的准确性和成果。
在搜索引擎和信息检索规模，TSPRank不错当作重排序（reranking）模块，培育检索扫尾的计划性和用户体验。它粗略应用紧密化的全局优化战略，在初步检索后的扫尾中对文档或网页进行更准确的排序，从而确保用户在查询扫尾的前几项中看到最优内容。
此外，TSPRank在训导和科学接头中也有潜在应用。举例，在学术论文排序中，它不错抽象不同的评价目的（如引文、下载量和阅读量）生成更合理的保举规章，为接头东说念主员提供更计划的参考文件。在训导规模，它不错用于学生评估或学校排行，通过整合多维数据（如检修收成、活动参与度、教师评估）提供愈加精确的排序。
现在，TSPRank的主要扫尾在于推理延长问题。由于旅行商问题内容上是NP-Hard的，其求解技能会跟着问题规模的增多呈指数增长。因此，现阶段TSPRank的应用主要局限于中小规模的场景，举例排序系统的重排序阶段。关联词，基于神经网罗的组合优化求解器连年来发展马上，这为接头团队在改日的优化接洽提供了新的处所。
接头团队接洽探索基于深度学习的类似求解算法，举例通过神经网罗模拟TSP的最优解或快速类似解。通过引入这些新的求解器，接头团队但愿粗略将TSPRank的应用范围扩张到更大规模的问题中，如电商平台的大规模商品排序、搜索引擎的及时文档排序，以及需要处理更高数据隐隐量的金融商场分析场景。
参考贵府：
1.Abend, Omri, Shay B. Cohen, and Mark Steedman. \"Lexical event ordering with an edge-factored model.\" Proceedings of the 2015 conference of the north american chapter of the association for computational linguistics: Human language technologies. 2015.
2.He, Yixuan, et al. \"Gnnrank: Learning global rankings from pairwise comparisons via directed graph neural networks.\" international conference on machine learning. PMLR, 2022.
3.Niepert, Mathias, Pasquale Minervini, and Luca Franceschi. \"Implicit MLE: backpropagating through discrete exponential family distributions.\" Advances in Neural Information Processing Systems 34 (2021): 14567-14579.
4.Li, Weixian Waylon, et al. \"BERT is not The Count: Learning to Match Mathematical Statements with Proofs.\" European Chapter of the Association for Computational Linguistics. 2023.