SATNet•
使用可区分的可满足性求解器桥接深度学习和逻辑推理。
这个软件库包含源代码重现实验中ICML 2019纸由, ,和。
什么是SATNet
SATNet是可微分(平滑)的最大可满足性(MAXSAT)求解器,可以集成到较大的深度学习系统的循环中。 该(近似)求解器基于快速坐标下降法来求解与MAXSAT问题相关的半定程序(SDP)。
SATNet如何运作
SATNet层将已知MAXSAT变量的离散或概率分配作为输入,并通过权重为S的MAXSAT SDP弛豫输出未知变量的分配猜测。 下图显示了该层正向通过的示意图。 为了获得后向通行证,我们通过SDP松弛来进行分析区别(有关更多详细信息,请参见本文)。
实验概述
我们表明,通过将SATNet集成到端到端学习系统中,我们可以以最少的监督方式学习挑战性问题的逻辑结构。 特别是,我们表明我们可以:
使用单比特监督学习奇偶校验功能(传
2021-12-02 17:49:35
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Python
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