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English(EN) Gradient-Based Optimization on G\"odel Logic as Discrete Local Search

研究人员为离散逻辑问题开发了基于梯度的方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种将基于梯度的方法应用于离散逻辑域的新颖方法，这是神经符号AI中的一项重大挑战。他们的方法利用哥德尔语义创建了一个同态映射，将连续解释映射到布尔解释，从而实现微分同时保留逻辑结构。该技术有效地将基于梯度的方法转化为布尔可满足性的离散局部搜索，并在SAT基准测试和Visual Sudoku上的实验验证了其性能。 AI

影响 使基于梯度的方法能够在离散逻辑域中使用，可能推进神经符号AI的能力。

排序理由 学术论文，介绍了一种用于神经符号AI的新方法。

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研究人员为离散逻辑问题开发了基于梯度的方法

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Alessandro Daniele, Emile van Krieken ·

    基于梯度的G\"odel逻辑优化作为离散局部搜索

    arXiv:2503.01817v2 Announce Type: replace Abstract: A fundamental challenge in neurosymbolic systems is applying continuous gradient-based optimization to discrete logical domains. While fuzzy relaxations provide differentiability, they often lack a formal structural alignment wi…

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