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针对深度神经网络AI研究的可解释性瓶颈,指出刚性逻辑(数理形式逻辑)和二值神经元等价,二值神经网络可转换成逻辑表达式,有强可解释性。深度神经网络一味增加中间层数来拟合大数据,没有适时通过抽象把最小粒度的数据(原子)变成粒度较大的知识(分子),再把较小粒度的知识变成较大粒度的知识,把原有的强可解释性淹没在中间层次的汪洋大海中。要支持多粒度的知识处理,需把刚性逻辑扩张为柔性命题逻辑(命题级数理辩证逻辑),把二值神经元扩张为柔性神经元,才能保持强可解释性。本文详细介绍了从刚性逻辑到柔性逻辑的扩张过程和成果,最后介绍了它们在AI研究中的应用,这是重新找回AI研究强可解释性的最佳途径。 相似文献
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《电子工业专用设备》2019,(3):37-41
为了提高扇出型芯片的键合精度,设计了一种采用内外部架构的扇出型芯片键合设备。通过主动减振器实现内外部架构的隔离,从而提高了键合设备的键合精度;具有广阔的市场前景。 相似文献