Fugu-MT 論文翻訳(概要): Project proposal: A modular reinforcement learning based automated theorem prover

論文の概要: Project proposal: A modular reinforcement learning based automated theorem prover

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02562v1
Date: Tue, 6 Sep 2022 15:12:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-07 13:50:55.703246
Title: Project proposal: A modular reinforcement learning based automated theorem prover
Title（参考訳）: プロジェクト提案:モジュラー強化学習に基づく自動定理証明器
Authors: Boris Shminke
Abstract要約: 我々は独立したコンポーネントの強化学習証明を構築することを提案する。我々は,Saturation Provers 用の OpenAI Gym 環境パッケージを $textttgym-saturation$ に追加の Vampire ベースの環境にコントリビュートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose to build a reinforcement learning prover of independent components: a deductive system (an environment), the proof state representation (how an agent sees the environment), and an agent training algorithm. To that purpose, we contribute an additional Vampire-based environment to $\texttt{gym-saturation}$ package of OpenAI Gym environments for saturation provers. We demonstrate a prototype of using $\texttt{gym-saturation}$ together with a popular reinforcement learning framework (Ray $\texttt{RLlib}$). Finally, we discuss our plans for completing this work in progress to a competitive automated theorem prover.
Abstract（参考訳）: 提案手法は,推論システム(環境),証明状態表現(エージェントが環境をどのように見ているか),エージェントトレーニングアルゴリズムといった,独立したコンポーネントの強化学習証明器を構築することを目的とする。その目的のために、飽和プロデューサのためのOpenAI Gym環境パッケージの$\texttt{gym-saturation}$に、Vampireベースの環境を追加提供します。一般的な強化学習フレームワーク(Ray $\texttt{RLlib}$)と一緒に$\texttt{gym-saturation}$を使用するプロトタイプを実演する。最後に,本研究の完成に向けての計画について,競合する自動定理証明者に向けて議論する。

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