We develop semantics and syntax for bicategorical type theory. Bicategorical type theory features contexts, types, terms, and directed reductions between terms. This type theory is naturally interpreted in a class of structured bicategories. We start by developing the semantics, in the form of comprehension bicategories. Examples of comprehension bicategories are plentiful; we study both specific examples as well as classes of examples constructed from other data. From the notion of comprehension bicategory, we extract the syntax of bicategorical type theory, that is, judgment forms and structural inference rules. We prove soundness of the rules by giving an interpretation in any comprehension bicategory. The semantic aspects of our work are fully checked in the Coq proof assistant, based on the UniMath library.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

 DiffRec: 扩散推荐模型(SIGIR'23)
专知会员服务
46+阅读 · 2023年4月16日
牛津大学最新《计算代数拓扑》笔记书,107页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2022年2月17日
专知会员服务
43+阅读 · 2021年8月6日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
142+阅读 · 2020年7月6日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
29+阅读 · 2017年12月29日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月26日
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
概率图模型体系:HMM、MEMM、CRF
机器学习研究会
30+阅读 · 2018年2月10日
CNN 反向传播算法推导
统计学习与视觉计算组
29+阅读 · 2017年12月29日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
基于LDA的主题模型实践(三)
机器学习深度学习实战原创交流
23+阅读 · 2015年10月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员