导读：近期更新了《可微逻辑》的相关内容，包括《符号推理不可微怎么办？松弛化与可微逻辑如何让规则可训练》。如果 可微逻辑 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
把离散的逻辑规则接入神经网络训练时，最棘手的问题不是规则表达，而是反向传播经过合取、析取、比较这些操作后梯度几乎消失。硬判决只输出0或1，偏导在阈值附近不连续，优化器只能反复试探。为了绕开这个障碍，松弛化先把逻辑真值从二值空间推广到连续区间，让与、或、非变成可导函...
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