Binary Spiking Neural Networks as Causal Models

Este artículo ofrece un análisis causal de las Redes Neuronales Binarias de Impulsos (BSNNs) para explicar su comportamiento, representándolas como un modelo causal binario. Utilizando solvers SAT y SMT, se computan explicaciones abductivas para las clasificaciones de la red y se demuestra que, a diferencia de SHAP, estas explicaciones no contienen características irrelevantes.