Binary Spiking Neural Networks as Causal Models

Este artigo propõe uma análise causal de Redes Neurais Binárias de Spiking (BSNNs) para explicar seu comportamento, representando sua atividade como um modelo causal binário. Utilizando solvers SAT e SMT, o método gera explicações abdutivas para classificações de redes, demonstrando que estas não contêm características irrelevantes ao contrário do SHAP.