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SATNet은 미분 가능한 근사 MAXSAT 풀이 층을 신경망에 넣어 패리티·스도쿠·시각 스도쿠의 논리 구조를 제한된 감독으로 학습했습니다.
SATNet: Bridging Deep Learning and Logical Reasoning Using a Differentiable Satisfiability Solver
기술논리의 개념·역할·개체 구분과 TBox·ABox 구조를 통해 분류, 포함, 만족 가능성 검사가 어떻게 지식 표현의 논리적 뼈대가 되는지 설명합니다.
Basic Description Logics
1차 논리의 콤팩트성 정리는 이론의 모든 유한 부분이 모형을 가지면 전체도 모형을 가진다고 말합니다. 유한 점검과 전체 일관성 사이의 정확한 다리를 살펴봅니다.
First-order Model Theory
SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.
SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas
시각 인식 후보와 행 열 상자 제약이 MAXSAT 합류점에 모여 만족 격자로 이어지는 세 층 구조.
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