Fugu-MT 論文翻訳(概要): An ASP approach for reasoning on neural networks under a finitely many-valued semantics for weighted conditional knowledge bases

論文の概要: An ASP approach for reasoning on neural networks under a finitely many-valued semantics for weighted conditional knowledge bases

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01123v1
Date: Wed, 2 Feb 2022 16:30:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-03 14:59:33.589240
Title: An ASP approach for reasoning on neural networks under a finitely many-valued semantics for weighted conditional knowledge bases
Title（参考訳）: 重み付き条件付き知識ベースのための有限多値意味論に基づくニューラルネットワークの推論のためのaspアプローチ
Authors: Laura Giordano and Daniele Theseider Dupr\'e
Abstract要約: 有限値の場合の典型性を考慮した条件付きALC知識ベースを考察する。 ASP と "asprin" を概念的マルチ参照の推論に利用しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Weighted knowledge bases for description logics with typicality have been recently considered under a "concept-wise" multipreference semantics (in both the two-valued and fuzzy case), as the basis of a logical semantics of MultiLayer Perceptrons (MLPs). In this paper we consider weighted conditional ALC knowledge bases with typicality in the finitely many-valued case, through three different semantic constructions, based on coherent, faithful and phi-coherent interpretations. For the boolean fragment LC of ALC we exploit ASP and "asprin" for reasoning with the concept-wise multipreference entailment under a phi-coherent semantics, suitable to characterize the stationary states of MLPs. As a proof of concept, we experiment the proposed approach for checking properties of trained MLPs.
Abstract（参考訳）: 近年,多層パーセプトロン(MLP)の論理的意味論の基礎として,記述論理の重み付き知識ベースを概念的マルチ参照意味論(二値・ファジィの両方の場合)として考察している。本稿では, 有限値の場合の典型性を有する重み付き条件付きALC知識ベースを, コヒーレント, 忠実, フィコヒーレントな解釈に基づく3つの意味構造を通して考察する。 ALC のブールフラグメントLC は ASP と "asprin" を phi-コヒーレントなセマンティクスの下での概念的多参照関係の推論に利用し, MLP の定常状態の特徴付けに適している。概念実証として,訓練済みMPPの特性チェックのための提案手法を実験した。

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