Stora dator-förståeliga bevis består av miljontals mellanliggande logiska steg. Den stora majoriteten av sådana steg härrör från manuellt utvalda och manuellt guidade heuristik tillämpas på mellanliggande mål. Hittills har maskininlärning i allmänhet inte använts för att filtrera eller generera dessa steg. I det här dokumentet introducerar vi ett nytt dataset baserat på hög Order Logic (HOL) bevis, för att utveckla nya maskininlärning-baserade teorem-proving strategier. Vi gör denna datauppsättning allmänt tillgänglig under BSD-licensen. Vi föreslår olika maskininlärning uppgifter som kan utföras på denna datauppsättning, och diskutera deras betydelse för teorem bevis. Vi jämför också en uppsättning enkla baslinje maskininlärning modeller som lämpar sig för uppgifterna (inklusive logistisk regression, konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk). Resultaten från våra baslinjemodeller visar löftet om att tillämpa maskininlärning på HOL-teoretiker.
Kaliszyk m.fl. REF föreslog ett riktmärke för maskininlärning för högre ordningslogik baserad på HOL Light corpus.
HolStep: A Machine Learning Dataset for Higher-order Logic Theorem Proving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}