DeepMath-前提选择的深层序列模型

的一部分神经信息处理系统进展29（NIPS 2016）

Biptex公司 元数据 纸类 评论 补充的

作者

杰弗里·欧文（Geoffrey Irving）、克里斯蒂安·塞格迪（Christian Szegedy）、亚历山大·阿莱米（Alexander A.Alemi）、尼古拉斯·伊恩（Niklas Een）、弗朗索瓦·霍利特（Francois Chollet）、约瑟夫·乌尔

摘要

我们研究了神经序列模型在自动定理证明中用于前提选择的有效性，这是形式化数学发展的关键瓶颈。我们提出了一种两阶段的方法来完成这项任务，在避免现有最先进模型的手工工程特征的同时，为Mizar语料库上的前提选择任务产生了良好的结果。据我们所知，这是深度学习首次大规模应用于定理证明。