¿Qué significa "Redes de Tensor Lógico"?
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Las Redes Tensoriales Lógicas (LTNs) combinan el aprendizaje profundo con el razonamiento lógico. Permiten que las computadoras aprendan tanto de datos como de las reglas que establecemos. Esto significa que una computadora puede entender hechos y usarlos para tomar decisiones.
En las LTNs, empezamos con un conjunto de reglas o conocimiento sobre una tarea específica. La computadora usa estas reglas como guía mientras aprende. Intenta mejorar haciendo pequeños cambios en su configuración interna, con el objetivo de ajustarse mejor a las reglas.
El proceso de aprendizaje implica tres pasos principales:
- Fundamentar Fórmulas: Usar datos de entrenamiento para conectar las reglas con ejemplos reales.
- Evaluar Fórmulas: Comprobar qué tan bien la computadora sigue las reglas y calcular qué tan lejos está.
- Ajustar Pesos: Cambiar la configuración interna del modelo según la evaluación para seguir mejor las reglas.
Este método permite que la computadora no solo aprenda de ejemplos, sino que también aplique el razonamiento lógico en su proceso de aprendizaje, lo que lleva a resultados más inteligentes.