本論文は、コンピューターアルゲブラシステムにおける機械学習の活用について述べている。特に、シリンドリカル代数的分解(CAD)のための変数順序選択の問題に焦点を当てている。
まず、既存の人間設計の启発的手法であるBrownのヒューリスティックを制約付きニューラルネットワークとして表現する方法を示した。これにより、同様の複雑さの新しい启発的手法を見つけるためにニューラルネットワークを最適化することができる。
具体的には、以下の手順を踏んでいる:
この手法は、コンピューターアルゲブラシステムの最適化だけでなく、機械学習の出力を人間レベルの理解可能性を持つ启発的手法として活用することを目指している。この手法は、他の変数順序選択問題にも適用できると考えられ、数学的理解の深化にもつながる可能性がある。
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by Dorian Flore... lúc arxiv.org 04-29-2024
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