神经网络能否不失一般性地解图的最短路径问题？

Question

解最短路径问题，我看了一些网上的例子，多是训练DQN能够在某一特定图中找到最短路径（如图，在这个特定图中学习如何绕过黑点到达黄点）

这种训练，相当于特定图的拓扑存储在了Q Matrix中，当图（环境）改变时则需要重新训练。
问题：请问神经网络能否不失一般性地解图的最短路径问题？也就是不依赖某种特定的图拓扑，每次输入图拓扑和起点终点，输出最优路径

Answer 1

已找到，使用图网络模型可以实现。