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Mean-Field Control on Sparse Graphs: From Local Limits to GNNs via Neighborhood Distributions
यह शोध पत्र सिस्टम अवस्थाओं को पड़ोस वितरण (neighborhood distributions) के रूप में पुनर्गठित करके बड़े विरल ग्राफों (large sparse graphs) पर मीन-फील्ड कंट्रोल (Mean-Field Control) के लिए एक कठोर ढांचा स्थापित करता है, यह सिद्ध करता है कि परिमित-क्षित इष्टतम नीतियां (finite-horizon optimal policies) सुलभ डायनेमिक प्रोग्रामिंग को सक्षम करने के लिए कड़ाई से स्थानीय पड़ोसों पर निर्भर करती हैं, और ऐसे परिवेशों में स्केलेबल सुदृढीकरण सीखने (reinforcement learning) के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क के उपयोग को सैद्धांतिक रूप से न्यायसंगत ठहराता है।