DEEP LEARNING FOR SYMBOLIC MATHEMATICS

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これは積分と ODE を Seq2seq で解くという論文です。

知りたいこと

• 入力は木？それはどのように入力する？
• データセットはどのように生成する？微分は簡単だから微分を使う？

モデルへの入力

• ツリーを入力とするモデル (例：Tree-LSTM, Recurrent Neural Netowrk Grammars など) は学習に時間がかかるため、シークエンスとにした。
• ツリーをポーランド記法で表現した。

データセットの生成方法

• 微分を使う方法 (BWD)
• 解ける問題について CAS で積分する方法 (FWD)
• Backword generation with integration by parts
  • 部分積分を使う。

BWD では微分が積分より長くなるという問題があり、これがかなり影響するようだ。