RNNを説明するための形式言語アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ghosh Bishwamittra; Neider Daniel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209097657085 整理番号：22P0158570

RNNを説明するための形式言語アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Formal Language Approach to Explaining RNNs

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発行年： 2020年06月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,線形時間論理(LTL)と呼ばれる形式的記述言語を用いて,リカレントニューラルネットワーク(RNN)の意思決定を説明するフレームワークであるLEXRを提案した。LTLは,形式的検証の文脈における時間的特性の仕様のためのデファクト標準であり,人間が解釈するのに,生成された説明を容易にし,それは記述言語であり,それは,可変フリー構文を持ち,そして,それは,単純英語に簡単に変換することができた。説明を作り出すために,LEXRは反例誘導合成の原理に従い,バリアントのおそらく制約解決との近似的に正しい学習(PAC)を組み合わせる。LEXRの説明は,PAC保証(RNNがLTLによって記述できる)を満足し,これらの説明が,RNNから決定論的有限オートマトンを抽出する最近のアルゴリズムによって生成されたものより,より正確で,より容易であると経験的に示す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理 , 計算機システム開発

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