「ロジックテンソネットワーク」とはどういう意味ですか？
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Logic Tensor Networks (LTNs)は、ディープラーニングと論理的推論を組み合わせたやつだよ。これによって、コンピュータはデータと自分たちが設定したルールの両方から学ぶことができるんだ。つまり、コンピュータが事実を理解して、それを使って決定を下せるってわけ。
LTNsでは、特定のタスクに関するルールや知識のセットからスタートするんだ。このルールをガイドにしながら、コンピュータは学習を進めていくんだよ。ルールにもっと合うように、内部設定をちょっとずつ変えながら改善しようとしてる。
学習プロセスは主に3つのステップがあるんだ：
- グラウンディングフォーミュラ：トレーニングデータを使って、ルールと実際の例をつなげる。
- 評価フォーミュラ：コンピュータがどれだけルールに従っているかをチェックして、どれだけずれているかを計算する。
- ウェイト調整：評価に基づいてモデルの内部設定を変更して、ルールにもっと従うようにする。
この方法によって、コンピュータは単に例から学ぶだけじゃなくて、学習プロセスの中で論理的推論を適用できるようになるから、もっと知的な結果が得られるんだ。