FGeo-DRL:通过深度增强学习进行几何问题的演绎推理

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本文介绍了一个名为 FGeoDRL 的神经符号系统,用于自动执行类似人类的几何演绎推理。该系统通过强化学习建立策略网络进行定理选择,并使用蒙特卡洛树搜索进行启发式探索。实验结果表明,在形式化数据集上,FGeoDRL 实现了 86.40%的几何问题求解成功率。

研究人员成功将现代AI模型与几何形式系统整合,建立了一个完整且兼容的平面几何形式系统。他们提出了几何形式化理论(GFT),构建了包含88个几何谓词和196个定理的形式系统,并开发了形式几何问题解决器(FGPS)。实验证明GFT的正确性和实用性。

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