用可微逻辑编程缓解神经符号系统中的推理捷径

论文提出基于矩阵语义的可微逻辑编程方法，将规则与约束统一编码，并以神经输出到逻辑原子的单一对应取代软概率分布，缓解约束满足捷径和认知捷径。在MNIST变体实验中，作者比较了模糊逻辑t-norm的梯度流，并分析神经学习与符号知识耦合方式对捷径的影响。