关于组合优化的机器学习的最新作品表明，基于学习的方法可以优于速度和性能方面的启发式方法。在本文中，我们考虑了在定向的无环图上找到最佳拓扑顺序的问题，重点是编译器中出现的记忆最小化问题。我们提出了一种基于端到端的机器学习方法，用于使用编码器框架，用于拓扑排序。我们的编码器是一种基于注意力的新图形神经网络体系结构，称为\ emph {topoformer}，它使用DAG的不同拓扑转换来传递消息。由编码器产生的节点嵌入被转换为节点优先级，解码器使用这些嵌入，以生成概率分布对拓扑顺序。我们在称为分层图的合成生成图的数据集上训练我们的模型。我们表明，我们的模型的表现优于或在PAR上，具有多个拓扑排序基线，同时在最多2K节点的合成图上明显更快。我们还在一组现实世界计算图上训练和测试我们的模型，显示了性能的改进。
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我们重新审视汤普森采样算法以控制Ouyang等人最近提出的未知线性二次（LQ）系统（Arxiv：1709.04047）。该算法的遗憾是根据封闭环系统的诱导规范的技术假设得出的。在此技术说明中，我们表明，通过在算法中进行较小的修改（特别是确保发作不会太早结束），可以根据光谱来代替诱发规范的技术假设。闭环系统的半径。修改后的算法与$ \ tilde {\ Mathcal {o}}（\ sqrt {t}）$具有相同的贝叶斯遗憾，其中$ t $是Time-Horizon和$ \ tilde {\ tilde {\ Mathcal {o}}（O}}（O}}（O}}（O}}（O}））（\ cdot）$ note法将对数术语隐藏在〜$ t $中。
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电子表格广泛用于桌面操作和演示。这些表的风格格式是演示和分析的重要属性。结果，流行的电子表格软件（例如Excel）支持基于数据依赖性规则的自动格式表。不幸的是，编写这些格式规则对于用户来说可能是具有挑战性的，因为这需要了解基础规则语言和数据逻辑。在本文中，我们提出了Cornet，这是一种神经符号系统，该系统解决了从格式化细胞的用户示例中自动学习此类格式规则的新问题。 Cornet从归纳计划的合成中汲取灵感，并根据半监督聚类和迭代决策树学习结合了符号规则，并与神经排名者一起产生条件格式的规则。为了激励和评估我们的方法，我们从超过40k真实电子表格的语料库中提取了表格的表格。使用这些数据，我们将短号与各种符号和神经基线进行了比较。我们的结果表明，与这些基线相比，Cornet可以在不同条件下更准确地学习规则。除了从用户示例中学习规则外，我们还提出了两个案例研究，以激发Cornet的其他用途：简化用户条件格式规则并恢复规则，即使用户可能手动格式化了其数据。
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