SCINN: Semantic Concept-Based Inference Neural Networks With Explainable and Deep Fuzzy Structure
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a novel semantic concept-based inference neural network (SCINN) is proposed to develop the design methodology of the explainable deep neuro-fuzzy models and improve their generalization performance in high-dimensional problems. Traditional neuro-fuzzy models exhibit outstanding interpretability in the problems with lower dimensionality. However, when faced with high-dimensional scenarios, the long rule and rule explosion problems damage their interpretability and result in poor generalization performance (e.g., accuracy), even making them unusable. Although deep neuro-fuzzy models show enhanced performance in handling high-dimensional problems compared to traditional neuro-fuzzy models, they often come at the expense of interpretability. In order to establish the neuro-fuzzy model that is capable of addressing the high-dimensional problems while preserving the interpretability, the SCINN is proposed with the aid of the concept-based measure generation paradigm (CMGP) and the multi-view information augmentation strategy (MIAS). The CMGP is designed to adaptively define the membership functions (MFs) that correspond to the human-understandable semantic concepts based on the given data; the defined MFs contribute to the construction of the explainable fuzzy rule that can directly process high-dimensional data. The MIAS is structured to develop a unified paradigm for implementing consequence functions in the fuzzy rules, which enhances the approximation ability of the SCINN. The performance of SCINN is evaluated on various image datasets using different comparison methods, including neuro-fuzzy-based approaches and deep structure-based neural networks. Furthermore, a real-world application is adopted to evaluate its effectiveness. The experimental results show that SCINN outperforms the compared neuro-fuzzy models and is comparable to the deep structure-based neural network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».