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MaSh:大锤的机器学习。 (英语) Zbl 1317.68215号

Blazy,Sandrine(编辑)等人,《交互式定理证明》。2013年7月22日至26日,第四届国际会议,ITP 2013,法国雷恩。诉讼程序。柏林:施普林格出版社(ISBN 978-3-642-39633-5/pbk)。计算机科学课堂讲稿7998,35-50(2013)。
小结:大锤在证明助手Isabelle/HOL中集成了自动定理证明程序。相关性过滤器是一个关键组件,它根据与当前目标的语法相似性,对数千个可用事实进行启发式排序并选择子集。我们引入MaSh,这是一种借鉴成功证据的替代方法。我们的“零点击”愿景带来了新的挑战:MaSh应与用户的工作流无缝集成,以便他们从机器学习中受益,而无需安装软件、设置服务器或指导学习。底层机器利用了Mizar和HOL Light的最新研究,并进行了一些改进。MaSh在大型形式化上优于旧的相关过滤器,并且通过组合这两个过滤器可以获得一个特别强的过滤器。
关于整个系列,请参见[Zbl 1268.68006号].

MSC公司:

68吨15 定理证明(演绎、解析等)(MSC2010)
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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全文: 内政部 链接