Extracción de reglas de redes neuronales feedforward entrenadas con lógica de primer orden
DOI:
https://doi.org/10.24215/15146774e040Palabras clave:
aprendizaje profundo, extracción de reglas, inteligencia artificial, lógicaResumen
La necesidad de integración neural-simbólica se hace evidente a medida que se abordan problemas más complejos, y que van más allá de tareas de dominio limitadas como lo es la clasificación. Los métodos de búsqueda para la extracción de reglas de las redes neuronales funcionan enviando combinaciones de datos de entrada que activan un conjunto de neuronas. Ordenando adecuadamente los pesos de entrada de una neurona, es posible acotar el espacio de búsqueda. Con base en esta observación, este trabajo tiene por objetivo presentar un método para extraer el patrón de reglas aprendido por una red neuronal entrenada feedforward, analizar sus propiedades y explicar estos patrones a través del uso de lógica de primer orden (FOL).
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Derechos de autor 2024 Pablo Negro, Claudia Pons
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