Adding Interpretability to Neural Knowledge DNA - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Adding Interpretability to Neural Knowledge DNA

Abstrakt

This paper proposes a novel approach that adds the interpretability to Neural Knowledge DNA (NK-DNA) via generating a decision tree. The NK-DNA is a promising knowledge representation approach for acquiring, storing, sharing, and reusing knowledge among machines and computing systems. We introduce the decision tree-based generative method for knowledge extraction and representation to make the NK-DNA more explainable. We examine our approach through an initial case study. The experiment results show that the proposed method can transform the implicit knowledge stored in the NK-DNA into explicitly represented decision trees bringing fair interpretability to neural network-based intelligent systems.

Cytowania

  • 1

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Autorzy (4)

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach
Opublikowano w:
CYBERNETICS AND SYSTEMS nr 53, strony 500 - 509,
ISSN: 0196-9722
Język:
angielski
Rok wydania:
2022
Opis bibliograficzny:
Xiao J., Liu T., Zhang H., Szczerbicki E.: Adding Interpretability to Neural Knowledge DNA// CYBERNETICS AND SYSTEMS -Vol. 53,iss. 5 (2022), s.500-509
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1080/01969722.2021.2018548
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 118 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi