基于SAT问题实例特性的端到端SAT求解模型

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摘 要：当前基于神经网络的端到端SAT求解模型在各类SAT问题求解上展现了巨大潜力。然而SAT问题难以容忍误差存在，神经网络模型无法保证不产生预测误差。为利用SAT问题实例特性来减少模型预测误差，提出了错误偏好变量嵌入架构（architecture of embedding error-preference variables，AEEV）。（剩余17298字）

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