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关于概率神经符号学习的难度
纯神经学习的局限性引发了对概率神经符号模型的兴趣，这些模型将神经网络与概率逻辑推理相结合。我们研究了不同 iating to withging 行概率推理的复杂性。我们证明了尽管在一般情况下近似这些梯度是棘手的，但在训练过程中变得可行。此外
PDFa month ago
自然语言句子之间蕴含和矛盾关系的识别：一种神经符号方法
提出了一个基于将文本转换为抽象意义表示（AMR）图的新型流水线，通过预训练的 AMR 解析器将 AMR 图转换为命题逻辑，并使用 SAT 求解器进行自动推理，引入了松弛方法以允许替换或遗忘某些命题。实验结果表明该流水线在四个 Recogni
PDF2 months ago
基于冲突驱动的结构学习提高 ATPG 覆盖率
该研究论文提出了一种基于冲突驱动结构学习的 ATPG 算法，该算法将现代 SAT 求解器的冲突驱动启发式方法直接应用于逻辑故障传播和激活，并在基准电路上验证了其有效性和效率。
PDFa year ago
IJCAI使用 SAT 解释随机森林
本文证明了求出随机森林的一个 PI 解释是 D^P 完全的，并提出了一种命题编码方法，以使用 SAT 求解器找到 PI 解释。实验结果表明，该 SAT 方法的效果显著优于现有的启发式方法。
PDF3 years ago
AAAI基于模型算法配置的热启动
提出一种基于预测模型的算法配置方法，利用算法在先前基准测试的性能信息来对新类型的基准测试进行热启动配置，实验证明相较于现有的算法配置方法，该方法在优化硬组合问题求解器时可大幅提升速度（最高可达 165 倍），同时可以在相同的计算预算下找到更
PDF7 years ago
MM伪布尔约束的广义总计数器编码
提出了一种基于总和器编码的伪布尔约束通用编码方法（GTE），该方法不依赖系数的数量，且在大伪布尔约束中表现优越，同时在无此特征的约束下也具有竞争力。
PDF9 years ago
可扩展的近似模型计数器
介绍了一种基于 SAT 求解器的算法和实现工具，用于处理大规模的 CNF 公式的近似计数问题。通过多项式调用的方式，能够高精度地估算满足条件的解数，同时针对过大的问题仍能提供高置信度的估算边界。
PDF11 years ago
随机自动机的最短重置词的实验研究
使用 SAT 求解器来寻找有限同步自动机的最短重置词的方法进行描述，并对最短重置词的长度进行了实验研究。根据实验结果，提出一个假设：在具有高概率的 n 个状态和 2 个输入字母的随机有限自动机中，最短重置词的长度相对于 n 是次线性的，并且
PDF13 years ago