本文探讨了基于可微分黑箱组合求解器的神经符号结构，旨在提高机器学习模型的可解释性和透明度。研究提出了DFOL和神经逻辑归纳学习等新型框架，结合深度学习和归纳逻辑编程，解决复杂问题，提升性能和效率。