論文の概要: Exploring Hidden Semantics in Neural Networks with Symbolic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10529v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 06:47:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 14:48:12.208713
• Title: Exploring Hidden Semantics in Neural Networks with Symbolic Regression
• Title（参考訳）: 記号回帰を伴うニューラルネットワークにおける隠れセマンティクスの探索
• Authors: Yuanzhen Luo, Qiang Lu, Xilei Hu, Jake Luo, Zhiguang Wang
• Abstract要約: NNの数学的表現を発見するために,ニューラルワーク(SRNet)のための新しい記号回帰法を提案する。 この方法は (1+$lambda$) 進化戦略 (MNNCGP-ES) を用いて、NN内の全ての層の最終的な数学的表現を抽出する。 LIMEやMAPLEと比較すると、SRNetは実際のデータセットの実際のモデルを近似する精度と傾向が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.321067255759366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many recent studies focus on developing mechanisms to explain the black-box behaviors of neural networks (NNs). However, little work has been done to extract the potential hidden semantics (mathematical representation) of a neural network. A succinct and explicit mathematical representation of a NN model could improve the understanding and interpretation of its behaviors. To address this need, we propose a novel symbolic regression method for neural works (called SRNet) to discover the mathematical expressions of a NN. SRNet creates a Cartesian genetic programming (NNCGP) to represent the hidden semantics of a single layer in a NN. It then leverages a multi-chromosome NNCGP to represent hidden semantics of all layers of the NN. The method uses a (1+$\lambda$) evolutionary strategy (called MNNCGP-ES) to extract the final mathematical expressions of all layers in the NN. Experiments on 12 symbolic regression benchmarks and 5 classification benchmarks show that SRNet not only can reveal the complex relationships between each layer of a NN but also can extract the mathematical representation of the whole NN. Compared with LIME and MAPLE, SRNet has higher interpolation accuracy and trends to approximate the real model on the practical dataset.
• Abstract（参考訳）: 最近の多くの研究は、ニューラルネットワーク(nns)のブラックボックス挙動を説明するメカニズムの開発に焦点を当てている。 しかしながら、ニューラルネットワークの潜在的な隠れセマンティクス(数学的表現)を抽出する作業はほとんど行われていない。 NNモデルの簡潔で明示的な数学的表現は、その振る舞いの理解と解釈を改善することができる。 そこで我々は,ニューラルネットワークの数学的表現を発見するために,ニューラルワーク(SRNet)のための新しい記号回帰法を提案する。 SRNetは、NN内の単一のレイヤの隠されたセマンティクスを表現するために、カルテシアン遺伝プログラミング(NNCGP)を作成する。 次に、NNの全レイヤの隠れセマンティクスを表現するために、マルチ染色体NCGPを利用する。 この方法は (1+$\lambda$) 進化戦略 (MNNCGP-ES) を用いて、NN内の全ての層の最終的な数学的表現を抽出する。 12のシンボリック回帰ベンチマークと5つの分類ベンチマークの実験は、SRNetがNNの各層間の複雑な関係を明らかにするだけでなく、NN全体の数学的表現を抽出できることを示している。 LIME や MAPLE と比較すると,SRNet は補間精度が高く,実際のモデルに近い傾向にある。

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