神經符號結合

深度分析

Sutra：以拉格朗日多項式與旋轉綁定實現可微分向量符號運算

隨著大型語言模型的向量嵌入被凍結，傳統向量符號運算難以直接使用。Sutra 以旋轉綁定、拉格朗日多項式模糊邏輯與尾遞迴迴圈等原語，將純函式程式編譯成單一 PyTorch 張量圖。實驗顯示在四種凍結嵌入上，捆綁解碼正確率達 100%，且可透過自動微分訓練神經網路，提供可編譯且可訓練的神經符號框架。