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アイテム
再帰型ニューラルネットワーク中の重要なユニット抽出
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230020
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230020f1aaf30b-ff8b-4245-935a-40d15bbc9fc6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z85-6S-01.pdf (482.8 kB)
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Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2023-02-16 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 再帰型ニューラルネットワーク中の重要なユニット抽出 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 石川高専 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 石川高専 | ||||||||||
| 著者名 |
森, 春介
× 森, 春介
× 金寺, 登
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ニューラルネットワークは医療やセキュリティなど人間の生活に大きな影響を与えている．しかし，ニューラルネットワークのモデルは複雑であり，人間が解釈することは難しく，実質的なブラックボックスとなっている．そのため，ニューラルネットワークを安全に使用するために，その予測根拠の説明可能性は重要である．この問題の解決に向けて，全結合型や畳み込みニューラルネットワークの処理を可視化する方法が提案された．それはネットワーク出力をユニット出力で偏微分した値の変動によって，重要なユニットを特定するというものである．本研究では，同様の手法が再帰型ニューラルネットワーク（RNN）にも適用可能か調査した結果を報告する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集 巻 2023, 号 1, p. 449-450, 発行日 2023-02-16 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
