объясняет, как ГНС могут согласовываться с динамическим программированием. В своей работе по нейронному исполнению графовых алгоритмов (НЕГА, Neural Execution of Graph Algorithms) автор выделяет три ключевых индуктивных смещения: кодирование-обработка-декодирование с итеративными вычислениями, максимальная агрегация для локальной оптимизации и пошаговое супервизорное обучение для передачи инвариантов. Эти улучшения позволяют ГНС обобщать данные на входные размеры в 5 раз больше. Статья прослеживает линию развития от нейронных машин Тьюринга до современного алгоритмического выравнивания, отмечая текущие теоретические разработки в области линейного алгоритмического выравнивания, каузальных рассуждений и теории категорий.