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J-GLOBAL ID：202202243477409978   整理番号：22A0952685

確率密度関数を持つニューラルネットワークの解釈可能性【JST・京大機械翻訳】

Interpretability of Neural Networks with Probability Density Functions

著者 (10件)： Pan Tingting (School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Pan Tingting (Key Laboratory for Computational Mathematics and Data Intelligence of Liaoning Province, Dalian, 116024, China) ,  Pan Tingting (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2G7, Canada) ,  Pedrycz Witold (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2G7, Canada) ,  Cui Jiahui (School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Cui Jiahui (Key Laboratory for Computational Mathematics and Data Intelligence of Liaoning Province, Dalian, 116024, China) ,  Yang Jie (School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Yang Jie (Key Laboratory for Computational Mathematics and Data Intelligence of Liaoning Province, Dalian, 116024, China) ,  Wu Wei (School of Mathematical Sciences, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China) ,  Wu Wei (Key Laboratory for Computational Mathematics and Data Intelligence of Liaoning Province, Dalian, 116024, China)
資料名： Advanced Theory and Simulations  (Advanced Theory and Simulations)
巻： 5  号： 3  ページ： e2100459  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2665A  ISSN： 2513-0390  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 人工的ニューラルネットワーク(ANNs)を解釈することは,いくつかの変化アプローチを考慮することにより,興味深い話題である。本論文は,最も単純なANNの入力と出力ユニットの間の関係,バイナリ分類問題のための単層パーセプトロンを,確率の観点から調査した。データセットの特徴変数が独立正規分布と出力をS字関数または滑らかなRelu関数によって活性化するならば,出力変数の確率密度関数(pdf)が指数関数的ファミリー分布であると主張する。さらに,中間変数を導入することによって,出力変数のpdfを,同じ広がりだが異なる中心を持つ3つの正規分布の線形結合として書き込むことができた。これらの結果に基づいて,予測クラスラベルの確率を標準正規累積分布関数(cdf)として記述できる。この論文の独創性は,ANNを出力変数に入力変数間の関係の新しい記述で提供するための興味深い理論的結果をもたらし,ANNを新しい展望から理解できる。1つの人工的合成データセットと10の実世界ベンチマークデータセットに基づく大規模な実験は,それらの結果の合理性を検証した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *確率 ,  *関数 ,  分布関数 ,  出力装置 ,  正規分布 ,  分布 ,  *ニューラルネットワーク ,  理論 ,  指数関数 ,  変数 ,  数学的変換 ,  単一層 ,  パーセプトロン ,  *確率密度関数
準シソーラス用語： 線形結合 ,  累積分布関数 ,  二値分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  Gauss分布 ,  解釈可能性 ,  確率密度関数

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 確率密度関数 ,  ニューラルネットワーク ,  解釈可能性