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ATG：基于生成式语言模型的自动定理生成基准测试
自动生成定理是一个挑战，本文提出了一个基于自动化定理生成（ATG）的评估基准，以探究当前生成性语言模型（LMs）在生成新定理和可重复定理方面的能力，结果表明当前 LMs 仍有改进空间。
PDF2 months ago
ICLR重构：从证明中学习提取定理
通过使用 REFACTOR 方法，我们能够训练神经网络以模仿人类数学家在形式化数学定理证明中识别出的模块化和可重用的定理，从而提取出不同领域的新定理，这些新定理在证明过程中使用频率较高，并有助于缩短证明的长度，并最终使得在新定理重构的数据集
PDF4 months ago
前向前向算法中稀疏性的理论
本研究论文探讨解释了前向传播算法中观察到的高稀疏现象，并提出了两个定理来预测单个数据点的激活稀疏性变化，该理论与在 MNIST 数据集上进行的实验结果相吻合。
PDF8 months ago
离散神经网络与多态学习
通过广义代数中的定理（如 1970 年代的 Murski 定理），与 1980 年代 Cybenko 等人提出的神经网络的普遍逼近结果之间存在着惊人的相似性，我们在这里考虑了经典神经网络概念的离散模拟，将这些结果统一起来，并介绍了一种基于关
PDFa year ago
IJCAI关于 Wordle 和一般猜词游戏的最优策略
通过证明了一般理论来找到最优猜测游戏策略的方法，并通过 Wordle 程序为例进行具体结果的展示。
PDFa year ago
对抗性学习实现对任意逻辑的推理
本研究提出了一种 Monte-Carlo 模拟系统，利用强化学习能够在任何逻辑领域中进行工作，而无需任何人为知识或问题集。
PDF2 years ago
ACLACL2 (r) 中的凸函数
本文在 ACL2 (r) 平台上对 R^n 进行了形式化处理，并着重研究了凸函数的一组公理和证明，包括了一组关于引理的等价条件，并且探讨了证明工程的问题。
PDF6 years ago