論文の概要: DCNFIS: Deep Convolutional Neuro-Fuzzy Inference System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06378v2
• Date: Fri, 15 Sep 2023 17:20:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 17:56:38.588490
• Title: DCNFIS: Deep Convolutional Neuro-Fuzzy Inference System
• Title（参考訳）: dcnfis:深層畳み込み型ニューロファジー推論システム
• Authors: Mojtaba Yeganejou, Kimia Honari, Ryan Kluzinski, Scott Dick, Michael Lipsett, James Miller
• Abstract要約: 本研究では,ファジィ論理とディープラーニングモデルのハイブリッド化により,深層畳み込み型ニューロファジィ推論システム(DCNFIS)を設計する。 我々は、DCNFISが4つのよく知られたデータセット上で、既存の畳み込みニューラルネットワークの3倍の精度で動作していることを示す。 そこで我々は,DCNFISで符号化されたファジィ規則から,ファジィ論理の透明性を,サリエンシマップの形で説明することによって活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9922905420195374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key challenge in eXplainable Artificial Intelligence is the well-known tradeoff between the transparency of an algorithm (i.e., how easily a human can directly understand the algorithm, as opposed to receiving a post-hoc explanation), and its accuracy. We report on the design of a new deep network that achieves improved transparency without sacrificing accuracy. We design a deep convolutional neuro-fuzzy inference system (DCNFIS) by hybridizing fuzzy logic and deep learning models and show that DCNFIS performs as accurately as three existing convolutional neural networks on four well-known datasets. We furthermore that DCNFIS outperforms state-of-the-art deep fuzzy systems. We then exploit the transparency of fuzzy logic by deriving explanations, in the form of saliency maps, from the fuzzy rules encoded in DCNFIS. We investigate the properties of these explanations in greater depth using the Fashion-MNIST dataset.
• Abstract（参考訳）: eXplainable Artificial Intelligenceの鍵となる課題は、アルゴリズムの透明性(つまり、人間がポストホックな説明を受けるのとは対照的に、どのようにしてアルゴリズムを直接理解できるか)と、その正確さの間のよく知られたトレードオフである。 精度を犠牲にすることなく透明性を向上させる新しいディープネットワークの設計について報告する。 ファジィ論理とディープラーニングモデルのハイブリッド化による深部畳み込みニューラルファジィ推論システム(DCNFIS)を設計し、DCNFISが4つのよく知られたデータセット上で3つの既存の畳み込みニューラルネットの精度を示す。 さらに、DCNFISは最先端の深層ファジィシステムより優れています。 そこで我々は,DCNFISで符号化されたファジィ規則から,ファジィ論理の透明性を,サリエンシマップの形で導出した。 ファッショナリズムデータセットを用いて,これらの説明の性質をより深く検討する。

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