arXiv Artificial Intelligence· Yaomin Wang, Chaolong Ying, Xiaodong Luo, Tianshu Yu·2026-10-15 12:00· 19 小时前AI 评分22

ReMAP：面向任意阶马尔可夫随机场可扩展 MAP 推理的无损残差神经提升

ReMAP: Lossless Residual Neural Lifting for Scalable MAP Inference in Arbitrary-Order Markov Random Fields

AI 导读

ReMAP 提出一种实例级优化器，在乘积边缘分布下最小化精确多线性能量，通过将 GNN 输出加到自由逐节点 logits 上实现无损残差提升，该残差旁路是全局坐标变换，保持下确界、临界点、局部极值与 Hessian 惯性不变。