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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
DeepProbLog은 신경술어의 확률과 확률논리 규칙을 결합해 최종 질의에서 끝까지 학습합니다.
DeepProbLog: Neural Probabilistic Logic Programming
AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.
Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations
LINC는 언어모델을 의미 파서로, 1차 논리 증명기를 판정기로 사용해 언어 이해와 형식 추론의 책임을 분리했습니다.
LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers
FOLIO는 자연어를 1차 논리로 옮기는 정확성과 실제 결론을 실행하는 정확성이 다를 수 있음을 보여 줍니다.
FOLIO: Natural Language Reasoning with First-Order Logic
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