論文の概要: Formally Verified Neurosymbolic Trajectory Learning via Tensor-based Linear Temporal Logic on Finite Traces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13712v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 14:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:58:44.196157
• Title: Formally Verified Neurosymbolic Trajectory Learning via Tensor-based Linear Temporal Logic on Finite Traces
• Title（参考訳）: 有限トレース上のテンソルに基づく線形時間論理による形式検証されたニューロシンボリック軌道学習
• Authors: Mark Chevallier, Filip Smola, Richard Schmoetten, Jacques D. Fleuriot,
• Abstract要約: 有限トレース(LTLf)上の線形時間論理に対するテンソル意味論の新しい形式化を提案する。 我々は,この形式化を,制約に対する識別可能な損失関数の定義と検証によって,ニューロシンボリック学習プロセスに統合できることを実証した。 この損失を利用して、プロセスは事前に特定された論理的制約を満たすことを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We present a novel formalisation of tensor semantics for linear temporal logic on finite traces (LTLf), with formal proofs of correctness carried out in the theorem prover Isabelle/HOL. We demonstrate that this formalisation can be integrated into a neurosymbolic learning process by defining and verifying a differentiable loss function for the LTLf constraints, and automatically generating an implementation that integrates with PyTorch. We show that, by using this loss, the process learns to satisfy pre-specified logical constraints. Our approach offers a fully rigorous framework for constrained training, eliminating many of the inherent risks of ad-hoc, manual implementations of logical aspects directly in an "unsafe" programming language such as Python, while retaining efficiency in implementation.
• Abstract（参考訳）: 定理証明器 Isabelle/HOL において,有限トレース(LTLf)上の線形時間論理に対するテンソル意味論の新たな形式化について述べる。 本稿では,LTLf制約に対する識別可能な損失関数を定義し検証し,PyTorchと統合した実装を自動的に生成することにより,この形式化をニューロシンボリック学習プロセスに統合できることを実証する。 この損失を利用して、プロセスは事前に特定された論理的制約を満たすことを学ぶ。 このアプローチは制約付きトレーニングのための厳格なフレームワークを提供し、Pythonのような"安全でない"プログラミング言語に直接論理的側面を手動で実装し、実装の効率を保ちながら、アドホックなリスクの多くを排除します。

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