深度神经网路一直被人诟病的地方在于，缺少逻辑推理能力，它只是一种函数拟合方法。在论文《NEURAL LOGIC MACHINES》中，清华、谷歌和字节跳动的研究者提出了一种名为神经逻辑机的模型，它可同时用于归纳学习与逻辑推理。它结合神经网络与逻辑程序设计（逻辑编程），让神经网络也能用于逻辑推理。这篇论文被接受为 ICLR 2019 的 Poster，它的评分为 6、5、7。正如评审该论文的领域主席所言，这篇论文提出了一个非常有意思的正向链模型，它利用了元层级的扩展，并以一种非常简洁的方式降低了谓项参数，从而降低了复杂度。