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J-GLOBAL ID：202202288715239493   整理番号：22A0636982

DNNにおける層別意思決定の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring Layerwise Decision Making in DNNs

著者 (3件)： Mouton Coenraad (Faculty of Engineering, North-West University, South Africa and CAIR, Potchefstroom, South Africa) ,  Mouton Coenraad (South African National Space Agency (SANSA), Pretoria, South Africa) ,  Davel Marelie H. (Faculty of Engineering, North-West University, South Africa and CAIR, Potchefstroom, South Africa)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1551  ページ： 140-155  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層ニューラルネットワーク(DNN)は多くの機械学習タスクのための標準アーキテクチャになっているが,それらの内部意思決定プロセスと一般的解釈可能性はまだ十分に理解されていない。逆に,一般的な決定木は容易に解釈でき,理論的によく理解されている。二値表現としてノードの離散サンプル活性化値を符号化することにより,ReLU活性化多層パーセプトロン(MLP)における各層の分類手順を説明する決定木を抽出することができることを示す。次に,これらの決定木を既存の特徴属性技術と結合して,モデルの各層の解釈を作成した。最後に,生成された解釈,二値符号化の挙動,およびこれらがニューラルネットワークの訓練過程中に生成されたサンプルグループ化に関連する方法の解析を提供した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表現 ,  符号化 ,  *意思決定 ,  ニューラルネットワーク ,  *層別 ,  ディシジョンツリー ,  計算機アーキテクチャ ,  多層パーセプトロン ,  機械学習
準シソーラス用語： バイナリコード ,  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)： 深層ニューラルネットワーク ,  決定木 ,  解釈可能性 ,  ルール抽出 ,  二値符号化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 層別 ,  意思決定 ,  調査