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CRISP：子句重构的可解释神经符号框架
论文提出 CRISP 框架，将二值神经教师模型的末层激活向量重构为 Tsetlin Machine 子句，从而给出从命名输入阈值到命名教师神经元的符号化追踪。在多个图像基准上验证，四分之一一位布尔化在 SVHN 上取得 87.52% 的重构保真度。
arXiv cs.LG28 天前
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论文提出 CRISP 框架，将二值神经教师模型的末层激活向量重构为 Tsetlin Machine 子句，从而给出从命名输入阈值到命名教师神经元的符号化追踪。在多个图像基准上验证，四分之一一位布尔化在 SVHN 上取得 87.52% 的重构保真度。