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

要約

タイトル：典型性を持つ条件論理の多重優先解釈におけるマルチレイヤーパーセプトロンの優先解釈

要約：
– この論文では、多重選好的意味論を持つ非形式的推論における知識表現と多層ニューラルネットワークモデルの関係を調査する。
– 重み付き知識ベースを、典型性を持つシンプルな記述論理に適用することにより、多重選好的意味論を用いて考慮される。
– この意味論を使用して、マルチレイヤーパーセプトロン(MLPs)の優先的な解釈を提供する。
– MLPの条件的な特性の検証には、モデルチェックと帰結に基づくアプローチが利用されている。

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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