أغلب الدراسات الحالية حول قابلية تفسير التعلم العميق تعتمد على التجربة العملية، وسؤال ما إذا كانت هناك مبادئ أساسية، ومقدرة شاملة من مختلف الزوايا لشرح آليات الشبكات العصبية العميقة، أصبح واحدًا من الأسئلة العلمية الأساسية التي تحتاج إلى حل في مجال الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير. يستكشف هذا المقال ما إذا كانت نظرية التفاعل المكافئ يمكن استخدامها لتحليل التفسير الأساسي لشبكات العصبية العميقة. نرى أن قوة تفسير هذه النظرية يتجلى في الجوانب الأربعة التالية: (1) إنشاء نظام محوري جديد، يحول المنطق القراري لشبكة العصبية العميقة إلى سلسلة من التفاعلات رمزية؛ (2) القدرة على تفسير مجموعة متنوعة من خصائص التعلم العميق، بما في ذلك قدرة الشبكة على التعميم ومقاومة التحفيز الشاق، وزجاجة الرمزة، وديناميكية التعلم. (3) توفير أدوات رياضية تفسيرية موحدة لخوارزميات التعلم العميق، مما يتيح شرحًا نظاميًا لجميع أساليب الإسهام الخبري والتدابير ضد الترحيل؛ (4) تحليل تغيرات الديناميكية المرحلية المعقدة لتخصص التفاعلات في عملية تكييف الشبكة العصبية العميقة، وشرح تعقيد نمذجة الشبكة العصبية العميقة خلال عملية التدريب والصلابة وتلاحظ باستمرار، مما يكشف بشكل متعمق عن آليات التغير الداخلي لقدرة التعميم ومقاومة التحفيز في شبكة العصبية العميقة خلال مراحل التعلم.

تفسير مبدأي؛ نظرية التفاعل المكافئ؛ التفاعل الديناميكي ثنائي المرحلة؛ التعلم الديناميكي