論文の概要: Towards Rigorous Understanding of Neural Networks via Semantics-preserving Transformations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08013v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 11:35:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:18:08.333894
• Title: Towards Rigorous Understanding of Neural Networks via Semantics-preserving Transformations
• Title（参考訳）: 意味論的保存変換によるニューラルネットワークの厳密な理解に向けて
• Authors: Maximilian Schl\"uter and Gerrit Nolte and Alnis Murtovi and Bernhard Steffen
• Abstract要約: 我々は,emphRectifier Neural Networksの正確かつグローバルな検証と説明へのアプローチを提案する。 我々のアプローチの鍵は、意味論的に等価なemphTyped Affine Decision Structures(TADS)の構築を可能にする、これらのネットワークのシンボリック実行である。 決定論的かつシーケンシャルな性質のため、TADSは決定木と同様に、ホワイトボックスモデルとみなすことができ、従ってモデルと結果説明問題の正確な解である。
• 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: In this paper we present an algebraic approach to the precise and global verification and explanation of \emph{Rectifier Neural Networks}, a subclass of \emph{Piece-wise Linear Neural Networks} (PLNNs), i.e., networks that semantically represent piece-wise affine functions. Key to our approach is the symbolic execution of these networks that allows the construction of semantically equivalent \emph{Typed Affine Decision Structures} (TADS). Due to their deterministic and sequential nature, TADS can, similarly to decision trees, be considered as white-box models and therefore as precise solutions to the model and outcome explanation problem. TADS are linear algebras which allows one to elegantly compare Rectifier Networks for equivalence or similarity, both with precise diagnostic information in case of failure, and to characterize their classification potential by precisely characterizing the set of inputs that are specifically classified or the set of inputs where two network-based classifiers differ. All phenomena are illustrated along a detailed discussion of a minimal, illustrative example: the continuous XOR function.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, ピースワイドアフィン関数を意味的に表現するネットワークである \emph{Piece-wise Linear Neural Networks} (PLNN) のサブクラスである \emph{Rectifier Neural Networks} の, 正確かつ大域的な検証と説明に対する代数的アプローチを提案する。 我々のアプローチの鍵は、意味的に等価な \emph{typed affine decision structures} (tads) の構築を可能にするこれらのネットワークのシンボリックな実行である。 決定論的かつ逐次的な性質から、tadは決定木と同様にホワイトボックスモデルと見なすことができ、それゆえモデルと結果説明問題の正確な解である。 TADSは線形代数であり、2つのネットワークベースの分類器が異なる入力のセットや入力のセットを正確に特徴付けることにより、障害発生時の正確な診断情報の両方を整合性や類似性について整合性ネットワークをエレガントに比較することができる。 すべての現象は、最小限で図解的な例である連続 XOR 関数の詳細な議論に沿って説明される。

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