Que signifie "Réseaux de tenseurs logiques"?
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Les Logic Tensor Networks (LTNs) mélangent l'apprentissage profond avec le raisonnement logique. Ça permet aux ordis d'apprendre à la fois des données et des règles qu'on met en place. Ça veut dire qu'un ordi peut comprendre des faits et les utiliser pour prendre des décisions.
Dans les LTNs, on commence avec un ensemble de règles ou de connaissances sur une tâche spécifique. L'ordi se sert de ces règles comme guide pendant qu'il apprend. Il essaie de s'améliorer en faisant des petits ajustements dans ses réglages internes, pour mieux coller aux règles.
Le processus d'apprentissage inclut trois étapes principales :
- Ancrage des Formules : Utiliser des données d'entraînement pour relier les règles à de vrais exemples.
- Évaluation des Formules : Vérifier à quel point l'ordi suit les règles et calculer à quel point il est à côté.
- Ajustement des Poids : Changer les réglages internes du modèle en fonction de l'évaluation pour mieux suivre les règles.
Cette méthode permet à l'ordi non seulement d'apprendre des exemples, mais aussi d'appliquer un raisonnement logique dans son processus d'apprentissage, ce qui mène à des résultats plus intelligents.