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Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools: 408 (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - Tapa blanda

 
9783030722821: Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools: 408 (Studies in Fuzziness and Soft Computing)

Sinopsis

The research presented in this book shows how combining deep neural networks with a special class of fuzzy logical rules and multi-criteria decision tools can make deep neural networks more interpretable - and even, in many cases, more efficient. 

Fuzzy logic together with multi-criteria decision-making tools provides very powerful tools for modeling human thinking. Based on their common theoretical basis, we propose a consistent framework for modeling human thinking by using the tools of all three fields: fuzzy logic, multi-criteria decision-making, and deep learning to help reduce the black-box nature of neural models; a challenge that is of vital importance to the whole research community.


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Acerca del autor

Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.

De la contraportada

The research presented in this book shows how combining deep neural networks with a special class of fuzzy logical rules and multi-criteria decision tools can make deep neural networks more interpretable - and even, in many cases, more efficient.

Fuzzy logic together with multi-criteria decision-making tools provides very powerful tools for modeling human thinking. Based on their common theoretical basis, we propose a consistent framework for modeling human thinking by using the tools of all three fields: fuzzy logic, multi-criteria decision-making, and deep learning to help reduce the black-box nature of neural models; a challenge that is of vital importance to the whole research community.


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