En effektiv algoritm för att extrahera M-of-N regler från utbildade feedforward neurala nätverk föreslås. Två komponenter av algoritmen skiljer vår metod från tidigare föreslagna algoritmer som extraherar symboliska regler från neurala nätverk. För det första utbildar vi ett nätverk där varje inmatning av data bara kan ha ett av de två möjliga värdena, -1 eller 1. För det andra använder vi den hyperboliska tangentfunktionen för varje anslutning från ingångslagret till nätverkets dolda lager. Genom att tillämpa denna squashing funktion, aktiveringsvärdena vid de dolda enheterna beräknas effektivt som den hyperboliska tangenten (eller sigmoiden) av de viktade ingångarna, där vikterna har magnituder som är lika med en. Genom att begränsa ingångarna och vikterna till binära värden antingen -1 eller 1, blir extraktionen av M-of-N regler från nätverken triviala. Vi visar att den föreslagna algoritmen är effektiv på flera allmänt testade datauppsättningar. För dataset som består av tusentals mönster med många attribut, de regler som extraheras av algoritmen är förvånansvärt enkla och korrekta.
R. Setiono REF presenterar MofN3, en ny metod för att extrahera M-of-N-regler från ANN.
Extracting M-of-N Rules from Trained Neural Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}