Cosa significa "Reti Tensoriali Logiche"?
Indice
I Reti Tensoriali Logiche (LTN) uniscono il deep learning con il ragionamento logico. Permettono ai computer di imparare sia dai dati che dalle regole che impostiamo. Questo significa che un computer può capire fatti e usarli per prendere decisioni.
Negli LTN, iniziamo con un insieme di regole o conoscenze su un certo compito. Il computer usa queste regole come guida mentre impara. Cerca di migliorare facendo piccoli cambiamenti alle sue impostazioni interne, mirando a seguire meglio le regole.
Il processo di apprendimento coinvolge tre passaggi principali:
- Formule di Grounding: Utilizza dati di addestramento per collegare le regole a esempi reali.
- Valutazione delle Formule: Controlla quanto bene il computer sta seguendo le regole e calcola quanto è lontano.
- Regolazione dei Pesi: Cambia le impostazioni interne del modello in base alla valutazione per seguire meglio le regole.
Questo metodo permette al computer di non solo imparare dagli esempi ma anche di applicare il ragionamento logico nel suo processo di apprendimento, portando a risultati più intelligenti.