論文の概要: Towards Invertible Semantic-Preserving Embeddings of Logical Formulae
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03143v1
- Date: Wed, 3 May 2023 10:49:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-08 16:17:43.597061
- Title: Towards Invertible Semantic-Preserving Embeddings of Logical Formulae
- Title（参考訳）: 論理公式の可逆意味保存埋め込みに向けて
- Authors: Gaia Saveri and Luca Bortolussi
- Abstract要約: 論理的要件とルールの学習と最適化は、人工知能において常に重要な問題である。
現在のメソッドは、カーネルメソッドを介して効果的なセマンティック保存の埋め込みを構築することができるが、それらが定義するマップは可逆ではない。
本稿では,グラフ変分オートエンコーダフレームワークに基づく深層アーキテクチャを応用した埋め込みの逆変換法について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Logic is the main formal language to perform automated reasoning, and it is
further a human-interpretable language, at least for small formulae. Learning
and optimising logic requirements and rules has always been an important
problem in Artificial Intelligence. State of the art Machine Learning (ML)
approaches are mostly based on gradient descent optimisation in continuous
spaces, while learning logic is framed in the discrete syntactic space of
formulae. Using continuous optimisation to learn logic properties is a
challenging problem, requiring to embed formulae in a continuous space in a
meaningful way, i.e. preserving the semantics. Current methods are able to
construct effective semantic-preserving embeddings via kernel methods (for
linear temporal logic), but the map they define is not invertible. In this work
we address this problem, learning how to invert such an embedding leveraging
deep architectures based on the Graph Variational Autoencoder framework. We
propose a novel model specifically designed for this setting, justifying our
design choices through an extensive experimental evaluation. Reported results
in the context of propositional logic are promising, and several challenges
regarding learning invertible embeddings of formulae are highlighted and
addressed.
- Abstract（参考訳）: 論理は自動推論を行う主要な形式言語であり、少なくとも小さな公式に対しては、人間解釈可能な言語である。
論理要件とルールの学習と最適化は、人工知能において常に重要な問題だった。
State of the Art Machine Learning (ML)アプローチは、主に連続空間における勾配降下最適化に基づいており、学習ロジックは式の離散構文空間でフレーム化されている。
論理特性を学習するために連続最適化を使うことは難しい問題であり、意味のある方法で連続空間に式を埋め込む必要がある。
現在の手法では、カーネルメソッド(線形時相論理)を介して効果的な意味保存埋め込みを構築することができるが、それらが定義する写像は可逆ではない。
本稿では,グラフ変分オートエンコーダフレームワークに基づく深層アーキテクチャを活用した組込みを逆転する方法を学ぶことで,この問題に対処した。
我々はこの設定のために特別に設計された新しいモデルを提案し,広範な実験評価を通じて設計選択を正当化する。
命題論理の文脈における報告された結果は有望であり、式の可逆埋め込みの学習に関するいくつかの課題が強調され、対処される。
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