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Guessing solutions to mathematical problems and learning maths from examples

De Amaury Hayat

Apparaît dans la collection : FLAIM: Formal Languages, AI and Mathematics

In this talk, we will see how a deep language model can learn to guess solutions to master level problems in mathematics with an impressive accuracy (higher than most humans) and without any built-in mathematical knowledge. We will illustrate this in several examples, and we will discuss a possible extension to some mathematical problems for which no solution is currently known.

Informations sur la vidéo

Bibliographie

*Charton, F., Hayat, A., & Lample, G. / Learning advanced mathematical computations from examples. International Conference on Learning Representations, September 2020. *Charton, F., Hayat, A., McQuade, S. T., Merrill, N. J., & Piccoli, B. / A deep language model to predict metabolic network equilibria. [arXiv:2112.03588] (https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.03588).

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