Was bedeutet "Logik-Tensor-Netzwerke"?
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Logik-Tensor-Netzwerke (LTNs) kombinieren Deep Learning mit logischem Denken. Sie ermöglichen es Computern, sowohl aus Daten als auch aus festgelegten Regeln zu lernen. Das bedeutet, ein Computer kann Fakten verstehen und sie nutzen, um Entscheidungen zu treffen.
Bei LTNs starten wir mit einer Reihe von Regeln oder Wissen zu einer bestimmten Aufgabe. Der Computer nutzt diese Regeln als Leitfaden während des Lernens. Er versucht, sich zu verbessern, indem er kleine Änderungen an seinen internen Einstellungen vornimmt, um die Regeln besser zu erfüllen.
Der Lernprozess besteht aus drei Hauptschritten:
- Formeln verknüpfen: Trainingsdaten nutzen, um die Regeln mit realen Beispielen zu verbinden.
- Formeln bewerten: Überprüfen, wie gut der Computer die Regeln befolgt und berechnen, wie weit er davon entfernt ist.
- Gewichte anpassen: Die internen Einstellungen des Modells basierend auf der Bewertung ändern, um die Regeln besser zu befolgen.
Diese Methode ermöglicht es dem Computer, nicht nur aus Beispielen zu lernen, sondern auch logisches Denken in seinem Lernprozess anzuwenden, was zu intelligenten Ergebnissen führt.