概要
M²GenCOは、拡散ベースのニューラル組み合わせ最適化のためのマルチタスクメタ学習フレームワークです。
ICML 2026で発表された研究の公式実装であり、問題の分布をメタ学習タスクとして捉え、適応しやすい初期設定を学習し、ターゲット分布でファインチューニングすることで、複数の組み合わせ最適化問題に汎用的に対応します。
本ツールは、従来のインスタンス単位の最適化を超えたCOの新しいメタ学習アプローチを提供し、拡散ベースの生成モデリングとマルチタスクメタ学習を組み合わせることで、少数のデータからの適応を改善します。
また、体系的な分布レベルのベンチマークを導入し、高い精度と効率性の両立を実現します。
想定ユーザーは、機械学習研究者、特に組み合わせ最適化問題やメタ学習、拡散モデルに関心のある開発者です。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- GPU必須
- PyTorch
- 組み合わせ最適化
基本情報
| Stars | 6 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |