通过归纳逻辑编程（ILP）综合大型逻辑程序通常需要中间定义。但是，用强化谓词混乱假设空间通常会降低性能。相比之下，梯度下降提供了一种有效的方法来在此类高维空间中找到溶液。到目前为止，神经符号ILP方法尚未完全利用这一点。我们提出了一种基于ILP的合成方法，该方法受益于大规模谓词发明，利用了高维梯度下降的功效。我们发现包含十个辅助定义以上的符号解决方案。这超出了现有的神经符号ILP系统的成就，因此构成了该领域的里程碑。
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通过归纳逻辑编程（ILP）学习复杂程序仍然是一个强大的挑战。现有的高阶启用的ILP系统显示出改善的准确性和学习性能，但仍然受到潜在学习机制的局限性的局限性。实验结果表明，我们通过高阶定义从失败范式的多功能学习的延伸显着提高了现有系统所需的繁重人类指导的学习表现。此外，我们提供了一个理论框架，捕获我们的扩展名处理的高阶定义类。
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我们在HOL4互动定理证明书的顶部实施了自动战术证据Tacticeoe。Tactice从人类证据中学习，数学技术适用于每个证明情况。然后在蒙特卡罗树搜索算法中使用这种知识来探索有前途的策略级证明路径。在一个CPU上，时间限制为60秒，Tactictoe在Hol4的标准图书馆中证明了7164定理的66.4％，而自动调度的电子箴言解决了34.5％。通过结合Tactice和电子证明者的结果，成功率上升至69.0％。
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异构无线电接入网络需要有效的流量转向方法来达到近乎最佳结果，以最大化网络容量。本文旨在提出一种新颖的流量转向算法，用于在Hetnet中使用，其利用与人工神经网络组合的加强学习算法来最大化模拟蜂窝网络中的总用户满意度。使用网络仿真结果将新算法与两个参考算法进行比较。结果证明，与参考算法相比，该新算法提供明显更好的效率，特别是在无线电接入网络的有限频率资源的服务用户的数量方面。
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