Predicate Neuron：可微量化谓词关系

论文提出可微谓词神经元，将逻辑推理嵌入标准网络。

资讯摘要

论文提出 Native Predicate Neuron，一种可微逻辑推理神经模块，通过一阶逻辑量化把符号推理能力嵌入标准网络。该神经元用单一可训练参数学习在操作间切换，训练时执行硬逻辑操作同时保持可反向传播的可微性。作者在 MNIST、Wikitext 上测试全连接、卷积、循环与 Transformer 架构，报告收敛更快、准确率提升、损失降低，并称已提供 Keras 与 PyTorch 实现。

要点速读

1. 论文提出 Native Predicate Neuron，用一阶逻辑量化建模谓词关系，可嵌入标准神经网络。
2. 该模块以单一可训练参数在操作间切换，训练时执行硬逻辑操作并保持可微性。
3. 作者报告在 MNIST、Wikitext 及多种架构上收敛更快、准确率更高、损失更低，并提供 Keras 与 PyTorch 版本。

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采集于 2026/10/31 08:00:18（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。