A preferential interpretation of MultiLayer Perceptrons in a conditional logic with typicality

要約

本論文では、知識表現における敗北可能な推論のための多選択的セマンティクスと多層ニューラルネットワークモデルとの関係を調査する。典型性を持つ単純な記述論理の重み付き知識ベースが、（多値）“concept-wise” multipreference semanticsの下で検討される。この意味論は多層パーセプトロン(MLP)の優先的解釈を提供するために使用される。MLPの条件付き特性の検証には、モデル検査と含意ベースのアプローチが利用される。

要約(オリジナル)

In this paper we investigate the relationships between a multipreferential semantics for defeasible reasoning in knowledge representation and a multilayer neural network model. Weighted knowledge bases for a simple description logic with typicality are considered under a (many-valued) “concept-wise’ multipreference semantics. The semantics is used to provide a preferential interpretation of MultiLayer Perceptrons (MLPs). A model checking and an entailment based approach are exploited in the verification of conditional properties of MLPs.

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