論文の概要: Efficient Neural Clause-Selection Reinforcement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07792v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 19:14:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:41:52.938746
• Title: Efficient Neural Clause-Selection Reinforcement
• Title（参考訳）: 効率的なニューラルクロース選択強化
• Authors: Martin Suda,
• Abstract要約: 節選択のための節のスコアリングのためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 ネットワークをヴァンパイアの定理証明器に統合し、成功した証明試行から訓練する。 多様なTPTPベンチマークの実験では、ベースライン戦略よりもニューラルネットワークによる証明が改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Clause selection is arguably the most important choice point in saturation-based theorem proving. Framing it as a reinforcement learning (RL) task is a way to challenge the human-designed heuristics of state-of-the-art provers and to instead automatically evolve -- just from prover experiences -- their potentially optimal replacement. In this work, we present a neural network architecture for scoring clauses for clause selection that is powerful yet efficient to evaluate. Following RL principles to make design decisions, we integrate the network into the Vampire theorem prover and train it from successful proof attempts. An experiment on the diverse TPTP benchmark finds the neurally guided prover improve over a baseline strategy, from which it initially learns--in terms of the number of in-training-unseen problems solved under a practically relevant, short CPU instruction limit--by 20%.
• Abstract（参考訳）: クロース選択は、飽和に基づく定理の証明において、間違いなく最も重要な選択点である。 強化学習(RL)タスクとして分類することは、最先端のプローバーの人間設計のヒューリスティックに挑戦する手段であり、代わりに、エビデンサの経験から自動的に進化する。 本研究では,節選択のための節のスコアリングのためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 設計決定を行うRLの原則に従い、ネットワークをヴァンパイアの定理証明器に統合し、成功した証明試行からトレーニングする。 多様なTPTPベンチマークの実験では、ニューラルネットワークで導かれた証明器がベースライン戦略よりも改善していることが判明した。

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