Djup inlärningstekniker ligger i hjärtat av flera betydande AI framsteg under de senaste åren, inklusive objektigenkänning och detektion, bildtextning, maskinöversättning, taligenkänning och syntes, och spela spelet Go. Automatiserade första ordningens teoremtestare kan bidra till formalisering och verifiering av matematiska teorem och spela en avgörande roll i programanalys, teoriresonemang, säkerhet, interpolering och systemverifiering. Här föreslår vi djupinlärning baserad vägledning i bevissökning av Theorem bevis E. Vi tränar och jämför flera djupa neurala nätverk modeller på spår av befintliga ATP-bevis av Mizar uttalanden och använder dem för att välja bearbetade klausuler under bevis sökning. Vi ger experimentella bevis för att med en hybrid, två-fas tillvägagångssätt, djupt lärande baserad vägledning kan avsevärt minska det genomsnittliga antalet bevis sökning steg samtidigt öka antalet teorem bevisat. Med hjälp av några bevis vägledande strategier som utnyttjar djupa neurala nätverk, har vi hittat första ordningen bevis på 7,36% av den första ordningen logik översättningar av Mizar Mathemical Library teorems som inte tidigare har ATP genererade bevis. Detta ökar förhållandet mellan påståenden i corpus med ATP genererade bevis från 56% till 59%.
Loos m.fl. använda neurala nätverk för klausul val i E Prover och hittade bevis för 7% av teorem i Mizar biblioteket för vilka det inte har ATP genererade bevis REF.
Deep Network Guided Proof Search
{'venue': 'In Thomas Eiter and David Sands, editors, 21st International Conference on Logic for Programming, Artificial Intelligence and Reasoning (LPAR-21). EPiC Series in Computing, vol. 46, pages 85-105, EasyChair, 2017. ISSN 2398-7340', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}