Título: | Integración de lógica simbólica y redes neuronales profundas para resolver el problema de la explicabilidad |
Alumno: | Pablo Negro |
Inicio: | 1 Enero 2021 |
Dirección: | Claudia Pons |
Participantes (del LIFIA) | Gabriela Perez, Claudia Pons |
Desarrollar un modelo simbólico-neuronal híbrido de aprendizaje basado en Deep-Learning y Lógica simbólica, que incremente la capacidad de razonar de una red neuronal.
Pablo Negro and Claudia Pons, "Artificial Intelligence techniques based on the integration of symbolic logic and deep neural networks: A systematic review of the literature", Inteligencia Artificial, vol. 25, pp. 13--41, 2022. 10.4114/intartif.vol25iss69pp13-41
Pablo Negro and Claudia Pons (2024). “Rule Extraction in Trained Feedforward Deep Neural Networks: Integrating Cosine Similarity and Logic for Explainability”. International Journal of Artificial Intelligence and Machine Learning (IJAIML). ISSN: 2642-1577|EISSN: 2642-1585|DOI: 10.4018/IJAIML.347988 Volume 13, Issue 1, Article 2.
Pablo Negro and Claudia Pons (2024). Extracting rules from trained feedforward neural networks with first order logic. Electronic Journal of SADIO (EJS), 23(1). pg.58-80. June 2024
Técnicas de Inteligencia Artificial Neuro-simbólica. Financiado por Comisión de Investigaciones Científicas y Facultad de Informática y Universidad Abierta Interamericana. Dirigido por Claudia Pons. CoDirigido por Roxana Giandini. Duración: 1/1/2019-31/12/2023
Desarrollo de herramientas inteligentes para la gestión y toma de decisiones en el ámbito de la ciencia abierta y ciudadana. Financiado por CICPBA. Dirigido por Claudia Pons. Duración: 1/7/2019-31/7/2021