Vi presenterar NeuroSAT, ett meddelande som passerar neurala nätverk som lär sig att lösa SAT-problem efter att bara ha utbildats som en klassiator för att förutsäga tillfredsställelse. Även om det inte är konkurrenskraftigt med toppmoderna SAT lösare, NeuroSAT kan lösa problem som är betydligt större och svårare än den någonsin sett under utbildningen genom att helt enkelt köra för mer iterationer. Dessutom, NeuroSAT generaliserar till nya distributioner; efter utbildning endast på slumpmässiga SAT-problem, vid testtid det kan lösa SAT problem kodning graf färgning, klick upptäckt, dominerande set, och vertex täcka problem, allt på en rad distributioner över små slumpmässiga grafer.
Selsam m.fl. REF föreslog ett meddelande passerar neurala nätverk som heter NeuroSAT för att lösa SAT-problem via en övervakad läranderam.
Learning a SAT Solver from Single-Bit Supervision
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}