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

要約

この論文では、知識表現における実行不可能な推論のための多優先セマンティクスと多層ニューラル ネットワーク モデルの間の関係を調査します。
典型性を備えた単純な記述ロジックの重み付けされた知識ベースは、（多値の）「概念ごとの」多重優先セマンティクスの下で考慮されます。
セマンティクスは、多層パーセプトロン (MLP) の優先解釈を提供するために使用されます。
モデル チェックと含意ベースのアプローチは、MLP の条件付きプロパティの検証に活用されます。

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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