Abstrakt. Vi föreslår Logic Tensor Networks: en enhetlig ram för att integrera automatiskt lärande och resonemang. En logikformalism som kallas Real Logic definieras på ett första ordningens språk där formler har sanningsvärde i intervallet [0,1] och semantik definieras konkret på området för reella tal. Logiska konstanter tolkas som vektorer för reella tal. Real Logic främjar en välgrundad integration av deduktiva resonemang på en kunskapsbas och effektiv datadriven relationsmaskininlärning. Vi visar hur Real Logic kan implementeras i djupa Tensor Neural Networks med hjälp av Googles TEN-SORFLOW TM primitiva. Dokumentet avslutas med experiment med att tillämpa Logic Tensor Networks på ett enkelt men representativt exempel på kunskapskomplettering.
Serafini och Garcez REF har också föreslagit Real Logic för integrering av lärande och resonemang.
Logic Tensor Networks: Deep Learning and Logical Reasoning from Data and Knowledge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}