Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
論文読み会 AISTATS2024 | Deep Learning-Based Alterna...
Search
cocomoff
September 02, 2024
Research
0
44
論文読み会 AISTATS2024 | Deep Learning-Based Alternative Route Computation
論文読み会の資料です.
(A slide for the paper-reading activity at my company, written in Japanese.)
cocomoff
September 02, 2024
Tweet
Share
More Decks by cocomoff
See All by cocomoff
論文読み会 NeurIPS2024 | UrbanKGent: A Unified Large Language Model Agent Framework for Urban Knowledge Graph Construction
cocomoff
1
70
論文読み会 AMAI | Personalized choice prediction with less user information
cocomoff
0
53
論文読み会 KDD2024 | Relevance meets Diversity: A User-Centric Framework for Knowledge Exploration through Recommendations
cocomoff
0
240
論文読み会 KDD2022 | Multi-Behavior Hypergraph-Enhanced Transformer for Sequential Recommendation
cocomoff
0
140
論文読み会 AAAI2021 | Knowledge-Enhanced Top-K Recommendation in Poincaré Ball
cocomoff
0
80
論文読み会 WWW2022 | Learning Probabilistic Box Embeddings for Effective and Efficient Ranking
cocomoff
0
300
ClimaX: A foundation model for weather and climate
cocomoff
0
590
論文読み会 AAAI2022 | MIP-GNN: A Data-Driven Framework for Guiding Combinatorial Solvers
cocomoff
0
240
論文読み会 EMNLP2021 | Decision-Focused Summarization
cocomoff
0
210
Other Decks in Research
See All in Research
投資戦略202508
pw
0
560
CVPR2025論文紹介:Unboxed
murakawatakuya
0
150
最適化と機械学習による問題解決
mickey_kubo
0
170
【輪講資料】Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue
hpprc
3
670
SSII2025 [TS1] 光学・物理原理に基づく深層画像生成
ssii
PRO
4
4.2k
SSII2025 [TS2] リモートセンシング画像処理の最前線
ssii
PRO
7
3.1k
単施設でできる臨床研究の考え方
shuntaros
0
2.7k
Towards a More Efficient Reasoning LLM: AIMO2 Solution Summary and Introduction to Fast-Math Models
analokmaus
2
790
大規模な2値整数計画問題に対する 効率的な重み付き局所探索法
mickey_kubo
1
360
Stealing LUKS Keys via TPM and UUID Spoofing in 10 Minutes - BSides 2025
anykeyshik
0
110
20250605_新交通システム推進議連_熊本都市圏「車1割削減、渋滞半減、公共交通2倍」から考える地方都市交通政策
trafficbrain
0
770
生成的推薦の人気バイアスの分析:暗記の観点から / JSAI2025
upura
0
260
Featured
See All Featured
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
271
21k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
51
5.6k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.4k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
236
140k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3.1k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
96
6.2k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Designing for Performance
lara
610
69k
Transcript
Deep Learning-Based Alternative Route Computation (AISTATS'24) 読む人: @cocomoff Jun. 25,
2024
概要 Googleの方々@AISTATS'24 一行感想: なんでAISTATSなんだろう Googleのページでは「Algorithms and Theory」の分類だったが… 内容はタイトルの通り Deep Learning-Basedの部分に興味があって読んだ
背景: Alternative Routes タスク: 代替経路を求める 普通のアプローチ: 距離と多様性を考慮した最適化問題を解く 例: 最短経路の 倍で、類似度が
以下の経路を 本求める 図は arXiv:2006.08475 (TKDE2021?) より
背景: Deep Learning-based XXX 学習ベース手法の基本的なアプローチ グラフ を決める いろいろな出発・目的地 に対する経路 を用意する
何かしらのモデルを学習する encoder-decoderで頂点を出してもいいし、経路を直接出してもいいし、 他には探索のヒューリスティック関数値 を学習しても良い 高速なアルゴリズム (e.g., A*) が後段にあるとき、その手がかりをデ ータから学習しておくと、うまく使えそう 新しいクエリ に対する経路を出力する 図は arXiv:2105.01480 より
やったこと: 古典的なアルゴリズムの概念に再度着目する 階層的な経路探索アルゴリズム 今日は説明しない 実験のところで、数値だけ出てきます 右図のようにグラフを改装分割し、 その地域に入る/出る部分 (境界•) を管理して 最短経路を高速に計算する構造
代替経路の評価指標 UBS (Uniformly Bounded Stretch) Stretch: 距離と最短経路の比 (経路 が最短なら1、 は辺重み での最短距 離、 は に沿った距離) 経路 のすべての部分経路を見たときの間延び度合いの最大値 計算しまくるので、コストが高い
UBSを低く保つモチベーション: カスピー Googleマップのモチベ 高速道路を一度降りて、もう一度乗る → 防ぎたい 考察 UBSがすごく悪い 角になっている部分がすごく伸びている →
Stretchが大きい UBSを低く保つために経由すべき頂点を探す データから学習する → 一度学習しておけば、高速に使える アイデア 経路検索するとき、ノード がやばいUBSを生じるかどうか?を予測する 経路を構築するとき、やばそうなノードを通らないようにする
アルゴリズム [Input] が予測スコアが入っている [L3-5] 階層構造を使った経路探索 [L7] カスピーを発見的に取り除く [L11-18] 多様な経路を保存する [L16]
個作ったら終わり
学習モデル グラフと階層構造 (= 頂点の分割 と境界 ) 埋め込みベクトル [1] クエリ: スコア問い合わせるときの入力
クエリの埋め込みモジュール は階層構造が 層あり、 と があるので2倍 [2] 予測ヘッド: 学習するときは を使う を経由したとき、どれだけストレッチしたか (小さくしたい) 入力: クエリの埋め込み ( 次元) とvia-nodeの埋め込み ( 次元) 出力: スコア
実装など 実装 [1] 、BERT Encoder + 注意機構 [2] 隠れ次元128、出力次元2のMLPにsoftmax (良い・悪い)
良い = ストレッチが1.5倍以下ぐらい (だったと思う) 学習 1000万組の をランダムに計算して、双方向探索する 見つかったvia-nodeの候補地を学習例に、ストレッチを真面目に計算 50エポックで収束 階層分割 (今回触れていないところ):大都市規模で実験した
比較手法、計算時間など Plateau (プラトーヒューリスティック) からの最短経路木と からの最短経路木がぶつかるところを使う T-test heuristic [Abraham 2013] UBSが議論されていたころの論文の手法
Uniform Stretch Filter 真面目に全部計算する手法、高品質だが、計算が重い Model Prediction 提案手法
結果(1): 得られた経路 品質はだいぶ良くなっている
結果(2): 予測モデル これまでの手法と比較し、高精度で予測できている 他の手法は明確な予測モデルでもない気がするので、それはそう