Det finns en stor klyfta mellan symboliskt resonemang och djupt lärande. I denna forskning undersöker vi möjligheten att använda djupt lärande för att förbättra det symboliska resonemanget. Kort sagt, i ett resonemangssystem, används ett djupt feedfore neuralt nätverk för att vägleda omskrivningsprocesser efter att ha lärt sig av algebraiska resonemang exempel som produceras av människor. För att göra det möjligt för neurala nätverket att känna igen mönster av algebraiska uttryck med icke-deterministiska storlekar, används reducerade delträd för att representera uttrycken. För att representera såväl uppifrån-och-ned-information som nedifrån-och-upp-information om uttrycken används en centraliseringsteknik för att förbättra de reducerade delträden. Dessutom används symboliska föreningsvektorer och regelprogram för att förbättra omskrivningsprocesserna. Experimentella resultat visar att de algebraiska resonemang exempel kan exakt läras endast om feedfore neurala nätverket har tillräckligt dolda lager. Dessutom kan centraliseringstekniken, de symboliska associationsvektorerna och regeltillämpningsregistren minska felfrekvensen i resonemanget. I synnerhet har ovanstående tillvägagångssätt lett till 4,6 % felfrekvens i resonemanget om en uppsättning data med linjära ekvationer, differentialer och integraler.
Dessutom, Cai et al. REF har undersökt möjligheten att använda djupa feedforward neurala nätverk för att vägleda algebraiska resonemang processer.
Learning of Human-like Algebraic Reasoning Using Deep Feedforward Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}