O que significa "Redes de Tensor de Lógica"?
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Redes de Tensor Lógico (LTNs) juntam aprendizado profundo com raciocínio lógico. Elas permitem que os computadores aprendam tanto com dados quanto com regras que a gente define. Isso significa que um computador pode entender fatos e usá-los para tomar decisões.
Nas LTNs, começamos com um conjunto de regras ou conhecimentos sobre uma tarefa específica. O computador usa essas regras como guia enquanto aprende. Ele tenta melhorar fazendo pequenas mudanças nas suas configurações internas, buscando se ajustar melhor às regras.
O processo de aprendizado envolve três passos principais:
- Conectando Fórmulas: Usar dados de treino para ligar as regras a exemplos reais.
- Avaliação de Fórmulas: Verificar como o computador tá seguindo as regras e calcular o quanto tá desviando.
- Ajustando Pesos: Mudar as configurações internas do modelo com base na avaliação pra seguir melhor as regras.
Esse método permite que o computador não só aprenda com exemplos, mas também aplique raciocínio lógico no processo de aprendizagem, resultando em resultados mais inteligentes.