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J-GLOBAL ID：201702269173796411   整理番号：17A1267721

値活性化関数を用いた多層パーセプトロンの解釈【Powered by NICT】

Interpreting Multilayer Perceptrons Using 3-Valued Activation Function

著者 (2件)： Furukawa Tomoya ,  Zhao Qiangfu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CYBCONF  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多層パーセプトロン(MLP)は多くの問題を解決するために適用することに成功したが,多くの場合,それらは解釈されていないブラックボックスとして使用されている。すなわち,MLPは正しい答えを提供することができる場合でも,これらの決定をする理由を理解することはできない。本研究では,3値(例えば 1,0および1)に隠れニューロン出力を離散化することにより単一隠れ層MLPを解釈することを試みた。3値は偽,未知,及び真のにそれぞれ対応する。基本プロセスである1)最初のMLPを訓練,2)隠れニューロンを離散化,3)MLPの出力層を保持するもの,4)必要に応じてより隠れニューロンを追加し,5)隠れニューロン出力に基づいて決定木を誘導する。いくつかの公開データセット上での実験を行い,提案した方法は,解釈可能な知識を得るための実現可能であることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューロン ,  *多層パーセプトロン ,  ブラックボックス ,  ディシジョンツリー
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  離散化 ,  *活性化関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 活性化関数 ,  多層パーセプトロン