Sparse GNNs ermöglichen skalierbare RL-gestützte Generalisierte Planung
In der Forschung zur Generalisierten Planung, die Deep Reinforcement Learning (RL) mit Graph Neural Networks (GNNs) kombiniert, hat ein neues Verfahren aus dem arXiv-Preprint „Scaling Up without Fading Out: Goal-Aware Sparse GNN for RL-based Generalized Planning“ gezeigt, dass die Skalierbarkeit massiv verbessert werden kann. Durch die Umstellung von vollständig verbundenen Graphen auf eine gezielt sparse, zielbewusste Repräsentation werden unnötige Kanten eliminiert und die relevanten lokalen Beziehungen zwischen Knoten präziser erfasst.
