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DNF-Net
一种神经网络架构，旨在以析取范式（DNF）的形式学习和表示逻辑规则，结合了可解释性和预测性能。
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逻辑文字
命题变量或其否定，是析取范式中逻辑表达式的基本单位。
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文字合取
析取范式的基本子句，通过逻辑与操作符组合多个文字，表示需要满足的特定条件。
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逻辑规则学习
DNF-Net模型从结构化数据中自动提取可解释逻辑规则的过程。
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二元激活
DNF-Net中神经元的激活函数，产生二元输出（0或1），直接模拟逻辑文字的真值。
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合取层
专门的神经网络层，实现逻辑与操作符，将文字的激活组合成合取子句。
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析取层
DNF-Net的最后一层，实现逻辑或操作符，将合取子句的输出聚合成最终预测。
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特征二值化
将连续变量预处理为二元变量，便于在DNF-Net中解释为逻辑文字。
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学到的逻辑表达式
从训练网络中提取的最终FND公式，以显式逻辑规则的形式表示获得的知识。
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符号可解释性
DNF-Net能够产生人类可理解的模型，以逻辑符号而非不透明的数值权重的形式。
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门控网络
DNF-Net中控制根据输入特征选择性激活不同合取子句的机制。
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提取规则
将神经网络权重转换为等效的FND形式逻辑表达式的后训练算法。
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合取的析取
DNF-Net的基本数学结构，其中最终输出是多个条件的逻辑与的逻辑或。
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逻辑神经元
DNF-Net中直接实现逻辑操作（与或或）而非经典线性组合的专用计算单元。
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布尔优化
DNF-Net的训练过程，旨在调整参数以最小化分类误差，同时遵守逻辑约束。
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决策子句
DNF-Net中文字的特定合取，对应于有助于最终预测的部分决策规则。
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逻辑线性可分性
数据能够通过析取范式逻辑表达式正确分类的特性，是DNF-Net的最优条件。
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文字量化
自动确定DNF-Net子句中每个逻辑文字相对重要性的过程。
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