内部可解释性的电路发现的计算复杂性
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。本文研究了电路发现在内部可解释性方面的重要性，探讨了现有算法在规模和可信度上的不足。作者通过经典和参数化的计算复杂性理论，建立了一个框架来分析多层感知器的查询复杂性，发现了许多查询是不可解的，同时提出了一些针对这些困难问题的转化方法。本研究为理解可解释性查询的范围和限制提供了新的视角，有助于探索和比较现有及未来架构的资源需求。
本文探讨了电路发现对神经网络解释性的重要性，分析现有算法在规模和可信度上的不足。通过计算复杂性理论研究多层感知器的查询复杂性，发现许多查询不可解，并提出解决方法。研究介绍了自动电路发现算法ACDC及其在神经网络中的应用，强调多层次分析框架在理解人工与生物神经系统复杂性中的作用，推动智能系统的统一理解。
