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从示例中学习时间公式是困难的
从样例中学习线性时间逻辑（LTL）公式的问题的计算复杂性进行了研究，发现 LTL 学习问题在全逻辑和几乎所有的片段中都是 NP 完全的。这激发了寻找高效启发式算法的动力，并突显了以简洁的自然语言表达分离性质的复杂性。
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6 months ago
AAAI
学习时态逻辑性质：两种最近方法概述
本文总结了两种不同的问题设置中，从正面或反面的示例中学习 LTL 公式的两种方法，第一种方法假设示例标记有噪声，第二种方法则考虑在仅给出正面示例的情况下推断有意义的 LTL 公式，所提出的方法提供了解决上述问题的不同算法，以及推断时的其他时
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2 years ago
可扩展的随时学习线性时态逻辑片段算法
本论文提出了一种新的算法来解决线性时间逻辑（LTL）公式学习问题，可以构建比之前更大的公式，并且可实现任意时刻输出结果，性能较好。通过开源实现和公开基准测试来评估算法性能。
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3 years ago
将公式编码为深度网络：强化学习用于零摆脱地执行 LTL 公式
该论文介绍了一种使用组合递归神经网络、输入为 LTL 公式的强化学习智能体，能够确定满足的行动，并且表现出了零 - shot 泛化的能力，它可以操作不同的任务而无需重新培训。
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4 years ago
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