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論文読み会 AISTATS2024 | Deep Learning-Based Alterna...

cocomoff
September 02, 2024

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
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Transcript

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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