HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

HOList: بيئة لتعلم الآلة لإثبات النظريات من الرتبة العليا

Kshitij Bansal; Sarah M. Loos; Markus N. Rabe; Christian Szegedy; Stewart Wilcox

الملخص

نقدم بيئة وقياسًا ومثبتًا آليًا للنظريات مدفوعًا بالتعلم العميق لمنطق الدرجة العليا. تمكن مثبتات النظريات التفاعلية من الدرجة العليا من صياغة نظريات رياضية عشوائية، مما يجعلها تمثل تحديًا مثيرًا ومفتوحًا للتعلم العميق. نوفر إطارًا مفتوح المصدر يستند إلى مثبت النظريات HOL Light يمكن استخدامه كبيئة تعزيزية للتعلم. يشمل HOL Light تغطية شاملة للمبرهنات الرياضية الأساسية في التفاضل والتكامل والبرهان الرسمي لفرضية كبلر، ومنها نشتق قياسًا صعبًا لل揄نطوق الآلي. كما نقدم مثبت نظريات آلي مدفوع بالتعلم العميق التعزيزي، DeepHOL، مع نتائج أولية قوية على هذا القياس.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp