論文の概要: Lightweight Online Learning for Sets of Related Problems in Automated Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11087v1
• Date: Thu, 18 May 2023 16:23:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 14:08:05.948077
• Title: Lightweight Online Learning for Sets of Related Problems in Automated Reasoning
• Title（参考訳）: 自動推論における問題集合に対する軽量オンライン学習
• Authors: Haoze Wu, Christopher Hahn, Florian Lonsing, Makai Mann, Raghuram Ramanujan, Clark Barrett
• Abstract要約: 自己駆動型戦略学習(Self-Driven Strategy Learning、sdsl)は、自動推論タスクのための軽量なオンライン学習方法論である。 Sdslは、以前の問題を解決しながら、データセットの形式で情報を自動的に収集する。 学習したデータを用いて、学習したデータに機械学習モデルを適用することで、後の問題の解法戦略を調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5083402963090866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present Self-Driven Strategy Learning (sdsl), a lightweight online learning methodology for automated reasoning tasks that involve solving a set of related problems. sdsl automatically gathers information, in form of a dataset, while solving earlier problems. It utilizes the learned data to adjust the solving strategy for later problems by fitting a machine learning model to the obtained data on the fly. We formally define the approach as a set of abstract transition rules. We describe a concrete instance of the sdsl calculus which uses conditional sampling for generating data and random forests as the underlying machine learning model. We implement the approach on top of the Kissat solver and show that the combination of Kissat+sdsl certifies larger bounds and finds more counter-examples than other state-of-the-art bounded model checking approaches on benchmarks obtained from the latest Hardware Model Checking Competition.
• Abstract（参考訳）: 我々は,関連する問題の集合を解決するための自動推論タスクのための軽量オンライン学習手法であるself-driven strategy learning (sdsl)を提案する。 sdslは、以前の問題を解決しながら、データセット形式で自動的に情報を収集する。 学習したデータを用いて、学習したデータに機械学習モデルを適用することで、後の問題の解法戦略を調整する。 我々はこのアプローチを抽象トランジッションルールのセットとして正式に定義する。 本稿では,データ生成のための条件付きサンプリングとランダムフォレストを基礎となる機械学習モデルとして用いたsdsl計算の具体例について述べる。 この手法をkissatソルバ上に実装し,kissat+sdslの組み合わせがより広い境界を証明し,最新のハードウェアモデルチェックコンペティタから得られたベンチマークにおいて,最先端の有界モデルチェックアプローチよりも多くの反例を見出すことを示す。

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