Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Towards Finding Longer Proofs

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F21%3A00354752" target="_blank" >RIV/68407700:21730/21:00354752 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-86059-2_10" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-86059-2_10</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86059-2_10" target="_blank" >10.1007/978-3-030-86059-2_10</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Towards Finding Longer Proofs

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We present a reinforcement learning (RL) based guidance system for automated theorem proving geared towards Finding Longer Proofs (FLoP). Unlike most learning based approaches, we focus on generalising from very little training data and achieving near complete confidence. We use several simple, structured datasets with very long proofs to show that FLoP can successfully generalise a single training proof to a large class of related problems. On these benchmarks, FLoP is competitive with strong theorem provers despite using very limited search, due to its ability to solve problems that are prohibitively long for other systems.

  • Název v anglickém jazyce

    Towards Finding Longer Proofs

  • Popis výsledku anglicky

    We present a reinforcement learning (RL) based guidance system for automated theorem proving geared towards Finding Longer Proofs (FLoP). Unlike most learning based approaches, we focus on generalising from very little training data and achieving near complete confidence. We use several simple, structured datasets with very long proofs to show that FLoP can successfully generalise a single training proof to a large class of related problems. On these benchmarks, FLoP is competitive with strong theorem provers despite using very limited search, due to its ability to solve problems that are prohibitively long for other systems.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EF15_003%2F0000466" target="_blank" >EF15_003/0000466: Umělá inteligence a uvažování</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Automated Reasoning with Analytic Tableaux and Related Methods

  • ISBN

    978-3-030-86058-5

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

    167-186

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Birmingham

  • Datum konání akce

    6. 9. 2021

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000711656700010