このAI論文は、概念関連伝播(CRP)を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

『「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチ』:概念関連伝播(CRP)を用いたAI論文の提案

“`html

機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあらゆる分野に影響を与えています。洗練されたニューラルネットワークアーキテクチャを利用することで、各セクターで非常に高い精度を誇るモデルがあります。

その正確な性能にもかかわらず、これらのニューラルネットワークの動作を完全に理解する必要があります。これらのモデル内で属性選択と予測を司るメカニズムを知り、結果を観察および解釈する必要があります。

ディープニューラルネットワーク(DNN)の複雑で非線形な性質は、望ましくない特徴にバイアスを示す可能性のある結論につながることがしばしばあります。彼らの論理の固有の不透明性は、さまざまな関連するアプリケーション領域で機械学習モデルを適用することが困難になります。AIシステムがどのように意思決定を行うかを理解するのは簡単ではありません。

そのため、Thomas Wiegand教授(Fraunhofer HHI、BIFOLD)、Wojciech Samek教授(Fraunhofer HHI、BIFOLD)、Sebastian Lapuschkin博士(Fraunhofer HHI)は、論文で関連性伝播(CRP)の概念を紹介しました。この革新的な手法は、属性マップから人間に理解可能な説明までの経路を提供し、AIの個々の意思決定を人間が理解できる概念を通じて解明することを可能にします。

彼らはCRPを、既存の説明モデルを補完し豊かにするディープニューラルネットワークの高度な説明手法として強調しています。CRPは、個々の予測に関する「どこで」と「何を」の質問に答えるためのローカルとグローバルな視点を統合することで、AIのアイデアを使用し、それらが入力に与える影響を考慮する個別のニューラルネットワークセグメントを明らかにします。

その結果、CRPは人々が理解できる言葉でAIによる意思決定を説明します。

研究者たちは、この説明可能性のアプローチがAIの入力から出力までの予測プロセスを調査することを強調しています。研究グループは、AIアルゴリズムが判断を下す方法を示すためにヒートマップを使用する技術をすでに開発しています。

Fraunhofer HHIのExplainable Artificial Intelligence研究グループの責任者であるSebastian Lapuschkin博士は、新しい技術について詳しく説明しています。彼は、CRPが説明を、全てのピクセルの存在する入力空間(イメージがある場所)から、ネットワークの上位層によって形成された意味豊かな概念空間へ転送すると説明しました。

研究者たちはさらに、CRPとして知られるAIの説明可能性の次の段階が、AIモデルの研究、評価、パフォーマンスの向上のための新しい機会を開拓していると述べています。

CRPベースの研究を使用して、モデルの設計とアプリケーションドメインを探求することによって、モデル内のアイデアの表現と構成の洞察と、予測におけるそれらの影響の定量的評価を取得することができます。これらの調査は、CRPの力を活用してモデルの複雑なレイヤーに入り込み、概念の景色を解明し、さまざまなアイデアが予測的な結果に与える定量的影響を評価します。

“`

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

「ゼロからLLMを構築する方法」

「これは、大規模言語モデル(LLM)を実践的に使用するシリーズの6番目の記事です以前の記事では、プロンプトエンジニアリン...

AI研究

「地震をAIで把握する:研究者が深層学習モデルを公開、予測の精度を向上」

研究チームは地震モデルの現状を変革しようとしています。 カリフォルニア大学バークレー校、カリフォルニア大学サンタクルー...

データサイエンス

「ウェブポータル開発を加速させる8つの戦略」

この記事では、ウェブポータルの開発者が直面する頻繁な問題について探求します:品質を損なうことなく、開発プロセスを加速...

機械学習

ソフトウェアエンジニアリングの未来 生成AIによる変革

この記事では、Generative AI(およびLarge Language Models)の出現と、それがソフトウェアエンジニアリングの将来をどのよ...

人工知能

プロンプトエンジニアリング:AIを騙して問題を解決する方法

「これは、実践的な大規模言語モデル(LLM)の使用に関するシリーズの第4回目の記事ですここでは、プロンプトエンジニアリン...

データサイエンス

JavaScriptを使用してOracleデータベース内からHugging Face AIを呼び出す方法

JavaScriptとオープンソースを使用して完全に無料でAIアーキテクチャを最適化し、SQL、JSON、またはRESTを使用して同じデータ...