DeepDFA是一种新的方法，通过跟踪识别确定性有限自动机（DFA），采用可微但离散的模型。该方法结合了DFA的概率松弛和递归神经网络（RNN）的启发，提供了训练后的可解释性，并在复杂度和训练效率上优于传统RNN。实验验证表明，该方法在各种规模和复杂度的目标正规语言上表现准确、快速且对噪声具有强韧性，充分结合了逻辑语法诱导和深度学习的优势。