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résultats GNN

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\subsection{Résultats sur des réseaux neuronaux}
Les formules CNF sont classifiées selon un critère bien étudié: le ratio
clause/littéraux. L'article~\cite{lammgraph} propose une expérience afin
de déterminer à quel point la résolution par réseaux neuronaux est sensible à
ce critère (qui se traduit par un seuil au delà duquel la proportion de formules
insatisfaisables est très élevé). Ils génèrent donc plusieurs ensembles, chacun
avec un ratio clauses/littéraux fixé. Les instances de 3-\SAT\ générées sont
telles que les littéraux apparaissent dans les clause avec une probabilité
uniforme. Pour éviter un biais statistique lié à la proportion de formules
non satisfaisables dans chacun des trois ensembles, ils ont considéré des
ensembles équilibrés, dans lesquels la moitié exactement des formules sont
satisfaisables. Les résultats obtenus, consignés dans le tableau ci-dessous,
montrent que pour un ratio proche du seuil (là où le problème est supposé être
le plus difficile), la méthode par réseau neuronal obtient des résultats
similaires aux autres cas.
\begin{figure}[h]
\begin{center}
\includegraphics[scale=0.4]{images/results_gnn.png}
\end{center}
\end{figure}
\section{\SAT~Solving avec des réseaux neuronaux}
\subsection{Déroulement des recherches}
......
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