【計算機科學】【1996】從已訓練神經網絡中提取可理解模型

本文爲美國威斯康星大學麥迪遜分校（作者：Mark W. Craven）的博士論文，共211頁。 儘管神經網絡已經被用於在許多實際問題領域開發高精度的分類器，但它們所學習的模型卻是衆所周知難以理解的。本文研究了從訓練好的神經網絡中提取可理解模型的任務，從而緩解了這一侷限性。 本文的主要貢獻是提出了一種算法，該算法克服了以往方法的侷限性，採用一種新的方法從訓練好的網絡中提取可理解模型。該算法稱爲Tre

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