题目： DEEP LEARNING FOR SYMBOLIC MATHEMATICS

摘要： 神经网络在解决统计或近似问题上比执行计算或处理符号数据更好。 在本文中，我们证明了它们在数学上更精细的任务上表现出令人惊讶的出色表现，例如符号积分和解决微分方程式。我们提出了一种表示数学问题的语法，以及生成可用于训练序列到序列的大型数据集的方法。我们取得的结果优于Matlab或Mathematica等商业计算机代数系统。