Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Нейросеть без нейросети: как обучить классификатор Iris через SAT и запустить это на GPU
05.03.2026 15:52:04 | Хабр
Хабы: C#, Промышленное программирование, Машинное обучение, Занимательные задачки, Алгоритмы

Вступление
В прошлой статье я показывал,как мы в AGIQ Solver Enterprise применили квантово‑вдохновлённый популяционный подход на GPU для NP‑задач и получили ускорение на практических постановках в 50–100 раз по сравнению с последовательным перебором и плохо распараллеливаемыми схемами.

Сегодня — следующий шаг:покажу,как задачи машинного обучения можно кодировать в SAT/MaxSAT, а затем решать обычным NP‑солвером — тем же AGIQ Solver Enterprise.

О чём статья (и что мы НЕ делаем)
Мы не будем пытаться “запихнуть” в SAT весь мир DL (ResNet/LLM/градиенты/батчи). Это плохая идея: там, где нужна дифференцируемая оптимизация, SGD остаётся королём.

Зато есть большой класс ML‑задач, где:
модель дискретная или может быть дискретизирована,
важны ограничения (fairness/монотонность/запреты/политики),
важна проверяемость и воспроизводимость решения,
нужен глобальный поиск (а не локальная оптимизация по градиенту).

Вот здесь SAT/MaxSAT — это не экзотика,а универсальный язык “правила + ограничения + оптимизация”.

Почему SAT вообще способен “кодировать что угодно”
В теории, любой NP‑вопрос можно редуцировать к SAT. На практике это означает простую вещь:

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro