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Weighted Defeasible Knowledge Bases and a Multipreference Semantics for a Deep Neural Network Model

机译:深度神经网络模型的加权污染知识库和多重引用语义

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摘要

In this paper we investigate the relationships between a mul-tipreferential semantics for defeasible reasoning in knowledge representation and a deep neural network model. Weighted knowledge bases for description logics are considered under a "concept-wise" multipreference semantics. The semantics is further extended to fuzzy interpretations and exploited to provide a preferential interpretation of Multilayer Per-ceptrons, under some condition.
机译:在本文中,我们调查了知识表示中不可避免的推理与深度神经网络模型之间的关系。 用于描述逻辑的加权知识库被认为是在“概念 - 明智”的多功能语义下进行的。 语义进一步扩展到模糊解释,并利用在某些条件下提供多层每颅猫的优先解释。

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