二元优化是指下场景，在该方案中，低级能量功能的最佳解决方案是感兴趣的高级目标的输入功能。这些最佳特征通常取决于低级能量的可调参数，以使整个二合一管道可以端到端训练。尽管通常不这样做，但本文展示了如何将多种图形学习技术重新铸造为特殊的二聚体优化或简化的案例。简而言之，在先前的工作中建立，我们首先得出了一个更弹性的能量功能，当与各种下降步骤配对时（例如，梯度降低，近端方法，动量等。），形式图神经网络（GNN）消息传递层；至关重要的是，我们还仔细地将任何残留近似误差都相对于基本构成消息传播函数而仔细包装。然后，我们探究了该框架的几个简化，以通过基于非GNN的图形学习方法得出密切的连接，包括知识图嵌入，各种形式的标签传播以及有效的图形调查MLP模型。最后，我们提出了经验结果，这些结果证明了所提出的双杆镜头的多功能性，我们称之为bloomgml，表明双光线优化提供了更多的图形机器学习。我们的代码可在https://github.com/amberyzheng/bloomgml上使用。令ML绽放。