ほとんどのニューロ・シンボリック系のシステムは人間が作成したルールを組み込みます。しかし、ニューラルネットワーク自体がそれらのルールを発見できるとしたらどうなるでしょう。
この実験では、ハイブリッド型ニューラルネットワークに、学習中にIF-THEN詐欺ルールを自動的に抽出する微分可能なルール学習モジュールを追加します。Kaggleのクレジットカード詐欺データセット（詐欺率0.17%）で、モデルは以下のような解釈可能なルールを学習しました：
この投稿は、最初に ニューラルネットワークが自らの詐欺ルールを学んだ方法：ニューロ・シンボリックAI実験 が Towards Data Science に掲載されました。
