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从深度神经网络中提取多值逻辑公式
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了深度ReLU网络的分解和可解释性，并将其推广到图神经网络和张量卷积网络等复杂网络。实验证明了该理论的有效性。
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关键要点
- 深度ReLU网络可以分解成输入空间划分的线性模型集合。
- 该理论被推广到图神经网络和张量卷积网络等复杂网络。
- 神经网络可以被理解为可解释的模型，如多元决策树和逻辑理论。
- 该模型能够实现便宜且准确的SHAP值计算。
- 理论通过与图神经网络的实验得到了验证。
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