Variante enfocada en fidelidad de un algoritmo de extracción de reglas en redes neuronales artificiales

Autores
Jacinto, Milagros Aylén; Moschettoni, Martín; Pérez, Gabriela Alejandra; Pons, Claudia Fabiana
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las redes neuronales tienen la capacidad de alcanzar altos niveles de precisión en tareas de clasificación, pero su falta de explicabilidad es un claro inconveniente y lleva a denominarlas “cajas negras”. En este artículo, se presenta una modificación del algoritmo RxREN que se centra en la explicabilidad de las redes neuronales generando reglas precisas y fácilmente interpretables. El objetivo de esta modificación es comprender el proceso de decisión de la red neuronal, y para lograrlo, se analiza la relación entre el nivel de abstracción y su fidelidad. Se implementó un algoritmo con tres configuraciones en dos problemas distintos (Iris, WBC) Se analizó cómo el nivel de abstracción de las reglas afecta su fidelidad, buscando reglas precisas y evaluando el impacto del nivel de abstracción. En conclusión, este estudio tiene por objetivo mejorar significativamente la fidelidad de las reglas generadas por el algoritmo, permitiendo a los usuarios entender mejor el proceso de clasificación y además destacar la importancia de considerar el nivel de abstracción al extraer reglas interpretables y fieles.
Materia
Ciencias de la Computación e Información
Fidelidad
Redes Neuronales Artificiales
Inteligencia Artificial Explicable
XIA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
CIC Digital (CICBA)
Institución
Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires
OAI Identificador
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