論文の概要: Explicability and Inexplicability in the Interpretation of Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11098v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 00:43:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 19:38:07.589580
• Title: Explicability and Inexplicability in the Interpretation of Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークの解釈における説明可能性と説明可能性
• Authors: Lirand\"e Pira, Chris Ferrie
• Abstract要約: AI手法の解釈可能性、特にディープニューラルネットワークは、AI支援システムの普及によって大きな関心を集めている。 本稿では,量子ニューラルネットワークと古典ニューラルネットワークの局所的モデルに依存しない解釈可能性尺度を用いて,量子ニューラルネットワークの解釈可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretability of artificial intelligence (AI) methods, particularly deep neural networks, is of great interest due to the widespread use of AI-backed systems, which often have unexplainable behavior. The interpretability of such models is a crucial component of building trusted systems. Many methods exist to approach this problem, but they do not obviously generalize to the quantum setting. Here we explore the interpretability of quantum neural networks using local model-agnostic interpretability measures of quantum and classical neural networks. We introduce the concept of the band of inexplicability, representing the interpretable region in which data samples have no explanation, likely victims of inherently random quantum measurements. We see this as a step toward understanding how to build responsible and accountable quantum AI models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)手法の解釈可能性、特にディープニューラルネットワークは、しばしば説明不能な振る舞いを持つAI支援システムの普及によって大きな関心を集めている。 このようなモデルの解釈性は、信頼できるシステムを構築する上で重要な要素である。 この問題にアプローチするために多くの方法が存在するが、量子設定に明らかに一般化していない。 本稿では,量子ニューラルネットワークと古典ニューラルネットワークの局所的モデルに依存しない解釈可能性尺度を用いて,量子ニューラルネットワークの解釈可能性を検討する。 我々は、データサンプルが説明できない解釈可能な領域、おそらくは本質的にランダムな量子測定の犠牲者を表す、説明不能な帯域の概念を導入する。 これは、責任と説明責任を持つ量子AIモデルを構築する方法を理解するためのステップだと考えています。

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