NeurIPS 2022 Oral | 基于最优子集的神经集合函数学习方法EquiVSet

腾讯 AI Lab、帝国理工与中山大学合作发表论文《Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle》，提出基于最优子集的集合函数学习方法。

集合函数被广泛应用于各种场景之中，例如商品推荐、异常检测和分子筛选等。在这些场景中，集合函数可以被视为一个评分函数：其将一个集合作为输入并输出该集合的分数。我们希望从给定的集合中选取出得分最高的子集。鉴于集合函数的广泛应用，如何学习一个适用的集合函数是解决许多问题的关键。为此，腾讯 AI Lab、帝国理工与中山大学合作发表论文《Learning Neural Set Functions Under the Optimal Subset Oracle》，提出基于最优子集的集合函数学习方法。该方法在多个应用场景中取得良好效果。论文已被 NeurIPS 2022 接收并选为口头报告（Oral Presentation）。

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.01693

• 代码地址：https://github.com/SubsetSelection/EquiVSet

图 1 EquiVSet 训练和推理过程概览

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