Apr, 2024
约束神经网络用于解释式启发式创建优化计算代数系统
Constrained Neural Networks for Interpretable Heuristic Creation to
Optimise Computer Algebra Systems
TL;DR我们提出了一种利用机器学习技术进行符号计算研究的新方法。我们解释了如何将人类设计的在圆柱代数分解中选择变量顺序的启发式方法表示为受限神经网络。这使我们能够使用机器学习方法进一步优化这个启发式方法，得到与原始人类设计相似复杂度的新网络和新启发式。我们将其作为一种事前可解释性方法用于计算机代数开发。