الصفوف الأولوية العصبية للشبكات العصبية الرسومية

أظهرت الشبكات العصبية الرسومية (GNNs) نجاحًا كبيرًا في التفكير الخوارزمي العصبي. تستخدم العديد من الخوارزميات التقليدية ذاكرة صريحة على شكل هيكل بيانات. ومع ذلك، تظل هناك استكشافات محدودة لتعزيز الشبكات العصبية الرسومية بذاكرة خارجية. في هذا البحث، نقدّم "الصفوف ذات الأولوية العصبية" (Neural Priority Queues)، وهي نموذج قابل للتفاضل يُماثل الصفوف ذات الأولوية الخوارزمية، للشبكات العصبية الرسومية. نقترح ونبرر مجموعة من المعايير المرغوبة لوحدات الذاكرة، ونُظهر أن الصفوف ذات الأولوية العصبية تحقق هذه المعايير، ونناقش استخدامها في التفكير الخوارزمي. وتُظهر النتائج التجريبية على مجموعة بيانات CLRS-30 هذا التأثير بشكل إضافي. علاوةً على ذلك، نجد أن الصفوف ذات الأولوية العصبية مفيدة في التقاط التفاعلات طويلة المدى، كما تُثبت ذلك النتائج التجريبية على مجموعة بيانات من معيار الرسومات طويلة المدى (Long-Range Graph Benchmark).