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GPU 上的 LTL 学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了神经符号计算中的两个问题：深度学习是否能解决逻辑中的挑战性问题，神经网络是否能学习逻辑语义。通过训练Transformer预测LTL公式的解，使用传统求解器生成训练数据，研究表明这种方法有效。
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关键要点
- 本文研究神经符号计算中的两个基本问题。
- 深度学习是否能够解决逻辑中的挑战性问题。
- 神经网络是否能够学习逻辑的语义。
- 研究重点是线性时间暂态逻辑（LTL）。
- 通过训练Transformer预测给定LTL公式的解。
- 使用传统求解器生成训练数据。
- 研究表明使用特定解决方案进行训练是有效的。
- Transformers可以预测经典求解器超时的公式的解。
- Transformers能够推广到逻辑的语义，尽管与经典求解器的解有所不同。
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