Buchumschlag

Approximating Pareto Frontiers in Stochastic Multi-Objective Optimization via Hashing and Randomization

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Li, Jinzhao, Jiang, Nan, Xue, Yexiang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Logic in Computer Science
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Solving Satisfiability Modulo Counting Exactly with Probabilistic Circuits
von: Li, Jinzhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Solving Satisfiability Modulo Counting for Symbolic and Statistical AI Integration With Provable Guarantees
von: Li, Jinzhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Locally Pareto-Optimal Interpretations for Black-Box Machine Learning Models
von: Joshi, Aniruddha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Formal Mathematical Reasoning: A New Frontier in AI
von: Yang, Kaiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lean Refactor: Multi-Objective Controllable Proof Optimization via Agentic Strategy Search
von: Lu, Jialin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Circuit Representations of Random Forests with Applications to XAI
von: Ji, Chunxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Dualformer: Controllable Fast and Slow Thinking by Learning with Randomized Reasoning Traces
von: Su, DiJia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Solve and Optimize by Evolving Code
von: Semmelrock, Veronika, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Optimal Strategies for Temporal Tasks in Stochastic Games
von: Bozkurt, Alper Kamil, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Transfer Learning from Foundational Optimization Embeddings to Unsupervised SAT Representations
von: Pal, Koyena, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scaling the Explanation of Multi-Class Bayesian Network Classifiers
von: Zhang, Yaofang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Compositional Shielding and Reinforcement Learning for Multi-Agent Systems
von: Brorholt, Asger Horn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Constraint-aware Learning of Probabilistic Sequential Models for Multi-Label Classification
von: Buleshnyi, Mykhailo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fully Geometric Multi-Hop Reasoning on Knowledge Graphs with Transitive Relations
von: Zhapa-Camacho, Fernando, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Brave Assumption-Based Argumentation Frameworks via ASP
von: De Angelis, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compact Rule-Based Classifier Learning via Gradient Descent
von: Fumanal-Idocin, Javier, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Structured Abductive-Deductive-Inductive Reasoning for LLMs via Algebraic Invariants
von: Gilda, Sankalp, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Logical Expressiveness of Temporal GNNs via Two-Dimensional Product Logics
von: Sälzer, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Discovering New Theorems via LLMs with In-Context Proof Learning in Lean
von: Kasaura, Kazumi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geospatial Trajectory Generation via Efficient Abduction: Deployment for Independent Testing
von: Bavikadi, Divyagna, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Reasoning Capabilities of LLMs via Principled Synthetic Logic Corpus
von: Morishita, Terufumi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Premise Selection for a Lean Hammer
von: Zhu, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic Objective Functions: A distribution-aware method for adding logical constraints in deep learning
von: Mendez-Lucero, Miguel Angel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Think Locally, Explain Globally: Graph-Guided LLM Investigations via Local Reasoning and Belief Propagation
von: Jha, Saurabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Formally Verified Neurosymbolic Trajectory Learning via Tensor-based Linear Temporal Logic on Finite Traces
von: Chevallier, Mark, et al.
Veröffentlicht: (2025)

THEIA: Learning Complete Kleene Three-Valued Logic in a Pure-Neural Modular Architecture
von: Li, Augustus Haoyang
Veröffentlicht: (2026)

EGG-SR: Embedding Symbolic Equivalence into Symbolic Regression via Equality Graph
von: Jiang, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Magnushammer: A Transformer-Based Approach to Premise Selection
von: Mikuła, Maciej, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reduced Implication-bias Logic Loss for Neuro-Symbolic Learning
von: He, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

TGPO: Temporal Grounded Policy Optimization for Signal Temporal Logic Tasks
von: Meng, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FATE: A Formal Benchmark Series for Frontier Algebra of Multiple Difficulty Levels
von: Jiang, Jiedong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MathConstraint: Automated Generation of Verified Combinatorial Reasoning Instances for LLMs
von: Pati, Viresh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Autoformalizing Euclidean Geometry
von: Murphy, Logan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Reinforcement Learning based Reset Policy for CDCL SAT Solvers
von: Li, Chunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SATformer: Transformer-Based UNSAT Core Learning
von: Shi, Zhengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

SATQuest: A Verifier for Logical Reasoning Evaluation and Reinforcement Fine-Tuning of LLMs
von: Zhao, Yanxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ImProver 2: Iteratively Self-Improving LMs for Neurosymbolic Proof Optimization
von: Ahuja, Riyaz, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Solving Formal Math Problems by Decomposition and Iterative Reflection
von: Zhou, Yichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating $SROI^-$ Ontologies via Knowledge Graph Query Embedding Learning
von: He, Yunjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Step Deductive Reasoning Over Natural Language: An Empirical Study on Out-of-Distribution Generalisation
von: Bao, Qiming, et al.
Veröffentlicht: (2022)