卢西亚诺·塞拉菲尼;阿图尔·达维拉·加塞斯。 使用逻辑张量网络进行学习和推理。 （英语） Zbl 1430.68317号 Adorni，Giovanni（编辑）等人，AI*IA 2016：人工智能的进展。意大利人工智能协会第十六届国际会议，意大利热那亚，2016年11月29日至12月1日。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10037, 334-348 (2016). 摘要：本文介绍了真实逻辑：一个将逻辑演绎推理与高效、数据驱动的关系学习无缝集成的框架。真正的逻辑是基于完整的一阶语言。术语用（n）维特征向量解释，而谓词用模糊集解释。在实际逻辑中，可以正式定义以下两项任务：（i）在存在逻辑约束的情况下从数据中学习，以及（ii）利用具体数据对公式进行推理。我们在一个深度学习架构（称为逻辑张量网络）中实现真正的逻辑，该架构基于谷歌的TensorFlow公司\（^{\mathrm{TM}}\）基元。本文最后以一个简单但有代表性的知识补全示例进行了实验。关于整个系列，请参见[Zbl 1351.68007号]. 引用于8文件 MSC公司： 68T27型 人工智能中的逻辑 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68立方英尺 知识表示 关键词：知识表示;关系学习;张量网络;神经符号计算;数据驱动的知识补全 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Serafini}和\textit{A.S.d'Avila Garcez}，莱克特。注释计算。科学。10037334-348（2016年；兹比尔1430.68317） 全文： 内政部