さて、これを使ってGPTを学習させると、解の経路上にあるすべてのノード（中心ノードを除く）は予測が容易になります。近傍ノードは最大で2つしかないので、経路上に既に存在するノードと、そのノードがどれなのかを確認するだけで完了です。勾配降下法は最高です。ロジット法は素晴らしいですね。 4/5
中心ノードが残ります。これについては、基本的に、どこに行くべきかを知るために *すべてのブランチ* を探索する必要があり、これらすべてが構築されるまで、グラデーションは何も認識しません。 それはまさに論理的です。複雑な選択肢を検討してみなければ、どれがよいのかを知ることはできません。 5/5