sinkhorn-generalization

深度分析

Graph Normalization 與 MWIS：可微分歸一化動力學的快速二值化方法

本文提出 Graph Normalization（GN）與加權正則化變體，作為可微分的最大權重獨立集合（MWIS）近似引擎。GN 以圖上並行的歸一化動力學執行準牛頓式下降，並透過精確的大化小化（MM）步驟系統性改善 MWIS 的鬆弛目標。