Binary Spiking Neural Networks as Causal Models

Cet article propose une analyse causale des Réseaux Neuronaux Binaires à Spikes (BSNNs) pour expliquer leur comportement, en représentant leur activité comme un modèle causal binaire. En utilisant des solveurs SAT et SMT, il calcule des explications abductives pour les classifications du réseau et démontre que, contrairement à SHAP, ces explications ne contiennent pas de caractéristiques complètement inutiles.