論文の概要: Emergence of the SVD as an interpretable factorization in deep learning
for inverse problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07820v1
- Date: Wed, 18 Jan 2023 23:16:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 15:51:28.640914
- Title: Emergence of the SVD as an interpretable factorization in deep learning
for inverse problems
- Title（参考訳）: 逆問題に対する深層学習における解釈因子化としてのSVDの出現
- Authors: Shashank Sule, Richard G. Spencer and Wojciech Czaja
- Abstract要約: 雑音信号からのパラメータ推定のためのニューラルネットワーク(NN)における重み行列特異値分解(SVD)の出現を示す。
雑音パラメータ推定問題のクラスでは、SVDが信号モデルを記憶する手段となる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5567671045891203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We demonstrate the emergence of weight matrix singular value decomposition
(SVD) in interpreting neural networks (NNs) for parameter estimation from noisy
signals. The SVD appears naturally as a consequence of initial application of a
descrambling transform - a recently-developed technique for addressing
interpretability in NNs \cite{amey2021neural}. We find that within the class of
noisy parameter estimation problems, the SVD may be the means by which networks
memorize the signal model. We substantiate our theoretical findings with
empirical evidence from both linear and non-linear settings. Our results also
illuminate the connections between a mathematical theory of semantic
development \cite{saxe2019mathematical} and neural network interpretability.
- Abstract（参考訳）: 雑音信号からのパラメータ推定のためのニューラルネットワーク(NN)における重み行列特異値分解(SVD)の出現を示す。
SVDは、NNs \cite{amey2021neural}における解釈可能性に対処する手法であるデクラムブル変換の初期適用の結果、自然に現れる。
雑音パラメータ推定問題のクラスでは、SVDが信号モデルを記憶する手段となる可能性がある。
線形条件と非線形条件の両方から得られた経験的証拠で理論的知見を裏付ける。
また, 意味的発達の数学的理論であるsaxe2019mathematical} とニューラルネットワークの解釈可能性との関係を明らかにした。
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