發(fā)布時間：2022-09-28 18:33

　　針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI研究的可解釋性瓶頸,指出剛性邏輯（數(shù)理形式邏輯）和二值神經(jīng)元等價,二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可轉(zhuǎn)換成邏輯表達(dá)式,有強(qiáng)可解釋性。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一味增加中間層數(shù)來擬合大數(shù)據(jù),沒有適時通過抽象把最小粒度的數(shù)據(jù)（原子）變成粒度較大的知識（分子）,再把較小粒度的知識變成較大粒度的知識,把原有的強(qiáng)可解釋性淹沒在中間層次的汪洋大海中。要支持多粒度的知識處理,需把剛性邏輯擴(kuò)張為柔性命題邏輯（命題級數(shù)理辯證邏輯）,把二值神經(jīng)元擴(kuò)張為柔性神經(jīng)元,才能保持強(qiáng)可解釋性。本文詳細(xì)介紹了從剛性邏輯到柔性邏輯的擴(kuò)張過程和成果,最后介紹了它們在AI研究中的應(yīng)用,這是重新找回AI研究強(qiáng)可解釋性的最佳途徑。 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3682173