会员服务
近似 · 算法与数据结构 ·
2023 年 10 月 25 日
A (Slightly) Improved Approximation Algorithm for Metric TSP
翻译：暂无翻译
Anna R. Karlin,Nathan Klein,Shayan Oveis Gharan
Anna R. Karlin,Nathan Klein,Shayan Oveis Gharan

For some $\epsilon > 10^{-36}$ we give a randomized $3/2-\epsilon$ approximation algorithm for metric TSP.


翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
14+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
基于Amalgam空间的Hardy空间实变理论及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Volterra积分微分方程的多区间Chebyshev和Legendre谱配置法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
罗巴代数的表示和罗巴代数在operad中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
稳定广义有限元法的研究与若干典型工程应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
空间分数阶Schr？dinger方程的时间分裂谱方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Rational Approximations for Oscillatory Two-Parameter Mittag-Leffler Function
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Continuously Indexed Graphical Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
On Classification-Calibration of Gamma-Phi Losses
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
New Lower Bounds for Cap Sets
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
BED: Bi-Encoder-Decoder Model for Canonical Relation Extraction
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Maximum Coverage in Sublinear Space, Faster
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Nuvo: Neural UV Mapping for Unruly 3D Representations
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月11日
Distinct Shortest Walk Enumeration for RPQs
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月9日
Evolutionary Pareto Set Learning with Structure Constraints
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月8日
Coupled Multiwavelet Neural Operator Learning for Coupled Partial Differential Equations
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月8日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
近似
算法与数据结构
相关VIP内容
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
【NeurIPS2021】用于文本图表示学习的 GNN 嵌套 Transformer 模型：GraphFormers
专知会员服务
44+阅读 · 2021年11月24日
UCM《机器学习导论笔记》，80页pdf CSE176 Introduction to Machine Learning
专知会员服务
30+阅读 · 2021年9月29日
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
【亚马逊-WWW2020】不解析,生成!用于面向任务的语义分析的序列到序列体系结构，Don't Parse, Generate! A Sequence to Sequence Architecture for Task-Oriented Semantic Parsing
专知会员服务
14+阅读 · 2020年2月1日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
28+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
From Softmax to Sparsemax-ICML16（1）
KingsGarden
72+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Rational Approximations for Oscillatory Two-Parameter Mittag-Leffler Function
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Continuously Indexed Graphical Models
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
On Classification-Calibration of Gamma-Phi Losses
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
New Lower Bounds for Cap Sets
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
BED: Bi-Encoder-Decoder Model for Canonical Relation Extraction
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Maximum Coverage in Sublinear Space, Faster
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月12日
Nuvo: Neural UV Mapping for Unruly 3D Representations
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月11日
Distinct Shortest Walk Enumeration for RPQs
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月9日
Evolutionary Pareto Set Learning with Structure Constraints
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月8日
Coupled Multiwavelet Neural Operator Learning for Coupled Partial Differential Equations
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月8日
相关基金
基于Amalgam空间的Hardy空间实变理论及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Hamilton-Jacibi方程的弱KAM理论
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
Volterra积分微分方程的多区间Chebyshev和Legendre谱配置法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
罗巴代数的表示和罗巴代数在operad中的应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Schr？dinger-Poisson方程守恒DDG方法研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
稳定广义有限元法的研究与若干典型工程应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
空间分数阶Schr？dinger方程的时间分裂谱方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Poisson流形上的修正Hamilton方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top