Extracting Formulae in Many-Valued Logic from Deep Neural Networks

要約

我々は、深い ReLU ネットワーク、つまりブール論理の多値 (MV) 一般化である Lukasiewicz 無限値論理の回路相当物として、深い ReLU ネットワークに関する新しい視点を提案します。
深い ReLU ネットワークから MV ロジックの式を抽出するためのアルゴリズムが提示されます。
このアルゴリズムは一般的な重み、特に実数値の重みを持つネットワークに適用されるため、データでトレーニングされた深い ReLU ネットワークから論理式を抽出するために使用できます。

要約(オリジナル)

We propose a new perspective on deep ReLU networks, namely as circuit counterparts of Lukasiewicz infinite-valued logic — a many-valued (MV) generalization of Boolean logic. An algorithm for extracting formulae in MV logic from deep ReLU networks is presented. As the algorithm applies to networks with general, in particular also real-valued, weights, it can be used to extract logical formulae from deep ReLU networks trained on data.

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