論文の概要: It's a long way! Layer-wise Relevance Propagation for Echo State
Networks applied to Earth System Variability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09958v1
- Date: Tue, 18 Oct 2022 16:13:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 13:37:34.853211
- Title: It's a long way! Layer-wise Relevance Propagation for Echo State
Networks applied to Earth System Variability
- Title（参考訳）: 長い道のりだ!
地球系の変動に応用したエコー状態ネットワークの階層的関連性伝播
- Authors: Marco Landt-Hayen, Peer Kr\"oger, Martin Claus, Willi Rath
- Abstract要約: ブラックボックスを開くために、どのようにLPPをEcho State Networks (ESNs)に適用できるかを示す。
ESNモデルは,海面温度異常からエルニーニョ南部振動(ENSO)の検出装置として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial neural networks (ANNs) are known to be powerful methods for many
hard problems (e.g. image classification, speech recognition or time series
prediction). However, these models tend to produce black-box results and are
often difficult to interpret. Layer-wise relevance propagation (LRP) is a
widely used technique to understand how ANN models come to their conclusion and
to understand what a model has learned. Here, we focus on Echo State Networks
(ESNs) as a certain type of recurrent neural networks, also known as reservoir
computing. ESNs are easy to train and only require a small number of trainable
parameters, but are still black-box models. We show how LRP can be applied to
ESNs in order to open the black-box. We also show how ESNs can be used not only
for time series prediction but also for image classification: Our ESN model
serves as a detector for El Nino Southern Oscillation (ENSO) from sea surface
temperature anomalies. ENSO is actually a well-known problem and has been
extensively discussed before. But here we use this simple problem to
demonstrate how LRP can significantly enhance the explainablility of ESNs.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク(ANN)は多くの難しい問題(画像分類、音声認識、時系列予測など)に対して強力な手法として知られている。
しかし、これらのモデルはブラックボックスの結果を生み出す傾向があり、解釈が難しいことが多い。
lrp(layer-wise associated propagation)は、anモデルの結論をどのように理解し、モデルが何を学んだのかを理解するために広く使われている手法である。
ここでは,リカレントニューラルネットワークの一種として,エコー状態ネットワーク(esns)に着目した。
ESNは訓練が容易で、少数のトレーニング可能なパラメータしか必要としないが、それでもブラックボックスモデルである。
ブラックボックスを開くために,LSP を ESN に適用する方法を示す。
また,esnを時系列予測だけでなく,画像分類にも利用できることを示す。esnモデルは,海面温度異常からel nino southern oscillation (enso) を検出する。
ENSOは実はよく知られた問題であり、これまで広く議論されてきた。
しかし,この単純な問題を用いて,lrpがesnの可溶性を大幅に向上させることを示す。
関連論文リスト
- GINN-KAN: Interpretability pipelining with applications in Physics Informed Neural Networks [5.2969467015867915]
本稿では,解釈可能性パイプラインの概念を導入し,複数の解釈可能性技術を導入し,各手法の精度を向上する。
我々は、標準的なニューラルネットワークアーキテクチャに解釈可能性を導入する可能性のために選択された2つの最近のモデルを評価する。
両モデルの利点を合成する新しい解釈可能なニューラルネットワークGINN-KANを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T04:57:53Z) - How neural networks learn to classify chaotic time series [77.34726150561087]
本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。
入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-04T08:53:27Z) - Interpretability of an Interaction Network for identifying $H
\rightarrow b\bar{b}$ jets [4.553120911976256]
近年、ディープニューラルネットワークに基づくAIモデルは、これらのアプリケーションの多くで人気が高まっている。
我々は、高揚した$Hto bbarb$ jetを識別するために設計されたインタラクションネットワーク(IN)モデルを調べることで、AIモデルの解釈可能性を検討する。
さらに、INモデル内の隠れレイヤの活動を、ニューラルアクティベーションパターン(NAP)ダイアグラムとして記述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T08:38:52Z) - Go Beyond Multiple Instance Neural Networks: Deep-learning Models based
on Local Pattern Aggregation [0.0]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、臨床心電図(ECG)と話者非依存音声の処理においてブレークスルーをもたらした。
本稿では,局所的なパターン集約に基づくディープラーニングモデルを提案する。
LPANetと呼ばれる新しいネットワーク構造には、トリミングと集約操作が組み込まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-28T13:18:18Z) - Training High-Performance Low-Latency Spiking Neural Networks by
Differentiation on Spike Representation [70.75043144299168]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上に実装された場合、有望なエネルギー効率のAIモデルである。
非分化性のため、SNNを効率的に訓練することは困難である。
本稿では,ハイパフォーマンスを実現するスパイク表現法(DSR)の差分法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-01T12:44:49Z) - Online learning of windmill time series using Long Short-term Cognitive
Networks [58.675240242609064]
風車農場で生成されたデータの量は、オンライン学習が従うべき最も有効な戦略となっている。
我々はLong Short-term Cognitive Networks (LSTCNs) を用いて、オンライン環境での風車時系列を予測する。
提案手法は,単純なRNN,長期記憶,Gated Recurrent Unit,Hidden Markov Modelに対して最も低い予測誤差を報告した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-01T13:13:24Z) - Overcoming Catastrophic Forgetting in Graph Neural Networks [50.900153089330175]
破滅的な忘れは、ニューラルネットワークが新しいタスクを学ぶ前に学んだ知識を「忘れる」傾向を指します。
本稿では,この問題を克服し,グラフニューラルネットワーク(GNN)における継続学習を強化するための新しいスキームを提案する。
私たちのアプローチの中心には、トポロジ認識重量保存(TWP)と呼ばれる汎用モジュールがあります。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T22:30:25Z) - NSL: Hybrid Interpretable Learning From Noisy Raw Data [66.15862011405882]
本稿では,ラベル付き非構造データから解釈可能なルールを学習するニューラルシンボリック学習フレームワークNSLを提案する。
NSLは、機能抽出のためのトレーニング済みニューラルネットワークと、解集合セマンティクスに基づくルール学習のための最先端のILPシステムであるFastLASを組み合わせる。
NSLは、MNISTデータから堅牢なルールを学び、ニューラルネットワークやランダムフォレストベースラインと比較して、比較または優れた精度を達成できることを実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-09T13:02:44Z) - Spatio-Temporal Inception Graph Convolutional Networks for
Skeleton-Based Action Recognition [126.51241919472356]
我々はスケルトンに基づく行動認識のためのシンプルで高度にモジュール化されたグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを設計する。
ネットワークは,空間的および時間的経路から多粒度情報を集約するビルディングブロックを繰り返すことで構築される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T14:43:04Z) - Low-activity supervised convolutional spiking neural networks applied to
speech commands recognition [6.6389732792316005]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、教師付き方法で効率的に訓練することができる。
本稿では,拡張畳み込みスパイク層からなるモデルが,標準ディープニューラルネットワーク(DNN)に非常に近い誤差率に達することを示す。
また、LIFモデルが非リーキーモデルよりも優れており、ニューロン膜電位の漏洩をモデル化することが有用であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:29:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。