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J-GLOBAL ID：202002267486770164   整理番号：20A0792612

人工神経回路網からの抽出可能性-精度平衡ルールの抽出:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Extract interpretability-accuracy balanced rules from artificial neural networks: A review

著者 (5件)： He Congjie (School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing 102600, China) ,  Ma Meng (National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Ping (School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing 102600, China) ,  Wang Ping (National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing 100871, China) ,  Wang Ping (Key Laboratory of High Confidence Software Technologies (PKU), Ministry of Education, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 387  ページ： 346-358  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワーク(ANN)は広く使われ,顕著な業績を達成した。しかし,高い精度と良好な性能を有するニューラルネットワークは,しばしば深いニューラルネットワーク(DNN)のような非常に複雑な内部構造を有する。この欠点は,ニューラルネットワークをブラックボックスとして理解できるようにし,それはいくつかの実用的応用において受け入れられない。しかし,ニューラルネットワークの過剰な解釈を追求することは,モデルの性能をより悪くする。この矛盾する問題に基づいて,最初に,ルール集合の精度と解釈可能性を定量的に評価することに関する主流の方法を要約した。次に,3つのカテゴリにおける多重層パーセプトロン(MLP)とDNNから規則を抽出する既存の方法をレビューした。分解アプローチ(ネットワークの構造を可視化するようなニューロンレベルにおける抽出規則),Pedagogicalアプローチ(計算勾配による入力と出力の間の対応を研究する)とEclecticsアプローチ(上記の2つのアイデアを研究する)。最後に,DNNからルールを抽出することに関するいくつかの潜在的研究方向について議論した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パーセプトロン ,  ブラックボックス ,  内部構造 ,  可視化 ,  多層 ,  *ニューラルネットワーク ,  ニューロン ,  多層パーセプトロン ,  ネットワーク
準シソーラス用語： ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ルール抽出 ,  精度 ,  解釈可能性 ,  多層パーセプトロン ,  ディープニューラルネットワーク

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工神経回路網 ,  可能性 ,  平衡 ,  ルール ,  レビュー