T-SKM-Net: 線形制約充足のための訓練可能なニューラルネットワーク

この研究は、線形制約充足問題を解決するために、Sampling Kaczmarz-Motzkin法を利用した新しいニューラルネットワークフレームワーク、T-SKM-Netを紹介しています。論文はおそらく、既存のアプローチと比較して、提案された方法のアーキテクチャ、トレーニングプロセス、およびパフォーマンスの詳細を説明しているでしょう。

• •線形制約充足問題を解決するための新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提示。
• •Sampling Kaczmarz-Motzkin法を利用。
• •制約付き最適化問題の解決における改善を目指す。