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Batselem Jagvaral (숭실대학교) Wan-Gon Lee (숭실대학교) Myung-joong Jeon (숭실대학교) Hyun-Kyu Park (숭실대학교) Young-Tack Park (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.1
발행연도
2018.1
수록면
22 - 29 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.1.22

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지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
#symbolic learning and reasoning #knowledge extraction #neural network

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Approach
4. Experiments
5. Conclusion
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Artur d’Avila Garcez, Tarek R. Besold, Luc de Raedt, Peter Fo?ldiak, Pascal Hitzler, Thomas Icard, Kai-Uwe Ku?hnberger, Luis C. Lamb, Risto Miikkulainen, Daniel L. Silver, Neural-Symbolic Learning and Reasoning: Contributions and Challenges, AAAI, 2015. Geoffrey G. Towell, Jude W. Shavlik, The Extraction of Refined Rules from Knowledge-Based Neural Networks, Machine Learning Resource Group Working Paper, 1991. Geoffrey G. Towell, Jude W. Shavlik, Knowledge- Based Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, 1994. G. Fung, S. Sandilya, and R.B. Rao, Rule extraction from linear support vector machines, Proc. of the 11th ACM SIGKDD international Conference on Knowledge Discovery in Data Mining, pp. 32-40, 2005. A.S. d’Avila Garcez, K. Broda, D.M. Gabbay. Symbolic knowledge extraction from trained neural networks: A sound approach, Artificial Intelligence, 2001.

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