HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

تحسين تمثيلات الشبكة العصبية الرسومية للصيغ المنطقية باستخدام تجميع الفرعية الرسومية

Maxwell Crouse Ibrahim Abdelaziz Cristina Cornelio Veronika Thost Lingfei Wu Kenneth Forbus Achille Fokoue

الملخص

أظهرت التطورات الحديثة في دمج التعلم العميق مع إثبات النظريات التلقائي تركيزًا رئيسيًا على تمثيل الصيغ المنطقية كمدخلات لأنظمة التعلم العميق. وبشكل خاص، ظهر اهتمام متزايد بتكيف الأساليب العصبية التي تراعي البنية لتعمل مع التمثيلات الرسومية الكامنة وراء التعبيرات المنطقية. وعلى الرغم من فعالية هذه الأساليب مقارنة بالنهج القائمة على المستويات الحرفية أو الرمزية، إلا أنها غالبًا ما اتخذت تنازلات تمثيلية قلّلت من قدرتها على التقاط الخصائص البنائية الأساسية للمدخلات. في هذا العمل، نقترح منهجية جديدة لتمثيل الصيغ المنطقية مصممة لتجاوز القيود التمثيلية للنهج السابقة. تعتمد هذه البنية على منطق مختلف في التعبير؛ على سبيل المثال، المنطق من الرتبة الأولى والمنطق من الرتب العليا. ونقوم بتقييم منهجيتنا على مجموعتي بيانات قياسيتين، ونُظهر أن البنية المقترحة تحقق أداءً من الدرجة المتقدمة على كلا المهمتين: اختيار المقدمات وتصنيف خطوات الإثبات.


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
تحسين تمثيلات الشبكة العصبية الرسومية للصيغ المنطقية باستخدام تجميع الفرعية الرسومية | مستندات | HyperAI