Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reconstructing a single-head formula to facilitate logical forgetting

論文の概要: Reconstructing a single-head formula to facilitate logical forgetting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10191v1
Date: Fri, 18 Dec 2020 12:25:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 23:44:34.652058
Title: Reconstructing a single-head formula to facilitate logical forgetting
Title（参考訳）: 論理的忘れやすいシングルヘッド式を再構築する
Authors: Paolo Liberatore
Abstract要約: 可能であれば単頭式を作成するアルゴリズムを示す。それは完了することによって前のものよりも改善します:それは常に与えられたものと同等の単頭式を見つけます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048866
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Logical forgetting may take exponential time in general, but it does not when its input is a single-head propositional definite Horn formula. Single-head means that no variable is the head of multiple clauses. An algorithm to make a formula single-head if possible is shown. It improves over a previous one by being complete: it always finds a single-head formula equivalent to the given one if any.
Abstract（参考訳）: 論理的忘れは一般に指数関数的な時間を要するが、入力が単頭命題定式であるときではない。シングルヘッドは、変数が複数の節の先頭ではないことを意味する。可能であれば単頭式を作成するアルゴリズムを示す。完備化することで、以前のものよりも改善され、常に与えられたものと同値な単頭公式が見つかる。

関連論文リスト

Prompting a Pretrained Transformer Can Be a Universal Approximator [105.59562522323274]
従来考えられていたよりもはるかに小さな事前学習モデルでは,プレフィックスの場合には普遍近似が可能であることを示す。また、関数を所望の精度に近似するのに必要なプレフィックスの長さにジャクソン型境界を与える。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-22T18:12:48Z)
Compositional Generalization without Trees using Multiset Tagging and Latent Permutations [121.37328648951993]
まず、各入力トークンに複数の出力トークンをタグ付けします。次に、新しいパラメータ化法と置換予測法を用いて、トークンを出力シーケンスに配置する。我々のモデルは、事前訓練されたセq2seqモデルと、現実的なセマンティック解析タスクに関する先行研究より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-26T14:09:35Z)
General Boolean Formula Minimization with QBF Solvers [4.264192013842096]
我々は任意の形式で同等の式を得るという問題に興味を持っている。我々は、最小化アルゴリズムを適用して、元の公式の自然言語翻訳を生成する動機付けをしている。我々はその問題を解決するための3つの可能な(実践的な)アプローチを分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-12T12:08:58Z)
Are Hitting Formulas Hard for Resolution? [26.575053800551633]
打球公式の解の複雑さは、いわゆる既約打球公式に支配されていることを示す。最大14節のヒット式を列挙する効率的なアルゴリズムを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-30T12:13:26Z)
Superredundancy: A tool for Boolean formula minimization complexity analysis [0.0]
超冗長節 (superredundant clause) は、公式の解法閉鎖において冗長な節である。逆の超冗長性の概念は、与えられたものと同値であるすべての最小のCNF式における節のメンバシップを保証する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:17:52Z)
Analytical calculation formulas for capacities of classical and classical-quantum channels [61.12008553173672]
我々は,古典チャネルのチャネル容量を反復なく解析的に計算する公式を導出する。拡張解析アルゴリズムもイテレーションがなく、正確な最適値が出力される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-07T13:39:09Z)
The Sparse Vector Technique, Revisited [67.57692396665915]
我々は、微分プライバシーの文献において最も基礎的で広く適用可能なテクニックの1つを再考する。この単純なアルゴリズムは、データベース上のあるクエリの値が、私たちが期待している値に近いかどうかをプライベートにテストします。一つの個人が過剰なクエリの回答に寄与しない限り、クエリのテストを継続できる代替の、等しくシンプルなアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-02T10:50:52Z)
One head is better than two: a polynomial restriction for propositional definite Horn forgetting [0.0]
忘れることは、命題ホルンの公式の単純な場合でさえ np-完全である。いくつかの公式はシングルヘッドではなく、忘れるのを簡単にするために作成することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-16T06:49:08Z)
Common equivalence and size after forgetting [0.0]
命題式からの変数の取得は、そのサイズを増大させる可能性がある。新しい変数の導入は、それを短くする方法である。共通同値は、空間における共通同値を忘れたり、確認したりするという点で表すことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-19T14:27:51Z)
Superposition for Lambda-Free Higher-Order Logic [62.997667081978825]
本稿では,意図的および拡張的クラス数$lambda$-free高階論理に対して,難解な完全重ね合わせ計算を導入する。計算は完全単調でなくてもよい項順でパラメタ化され、$lambda$フリーの高次語彙パスとKnuth-Bendixの順序を使うことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-05T12:10:21Z)
Fact-aware Sentence Split and Rephrase with Permutation Invariant Training [93.66323661321113]
Sentence Split と Rephrase は、複雑な文をいくつかの単純な文に分解し、その意味を保存することを目的としている。従来の研究では、パラレル文対からのSeq2seq学習によってこの問題に対処する傾向があった。本稿では,この課題に対するSeq2seq学習における順序分散の効果を検証するために,置換訓練を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-16T07:30:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。