Oct, 2022
通过学习的概念逻辑组合来实现 GNN 的全球可解释性
Global Explainability of GNNs via Logic Combination of Learned Concepts
Steve Azzolin, Antonio Longa, Pietro Barbiero, Pietro Liò, Andrea Passerini
TL;DRGLGExplainer 是一种全局解释器,它能够生成作为图形概念逻辑公式的本地解释的任意布尔组合,从而提供准确和人类可解释的全局解释,这使得 GLGExplainer 成为有前途的用于学习 GNN 的诊断工具。