論文の概要: Recurrent networks recognize patterns with low-dimensional oscillations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07908v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 21:25:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-14 13:30:44.862497
- Title: Recurrent networks recognize patterns with low-dimensional oscillations
- Title（参考訳）: リカレントネットワークは低次元振動パターンを認識する
- Authors: Keith T. Murray
- Abstract要約: 本研究では、SETカードゲームにインスパイアされた簡単なタスクで訓練されたリカレントニューラルネットワーク(RNN)を解釈することにより、パターン認識のための新しい動的メカニズムを提案する。
我々は、訓練されたRNNを、有限状態オートマトン(FSA)の遷移に類似した方法で、低次元極限サイクルにおける位相シフトによるパターンの認識であると解釈した。
- 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: This study proposes a novel dynamical mechanism for pattern recognition
discovered by interpreting a recurrent neural network (RNN) trained on a simple
task inspired by the SET card game. We interpreted the trained RNN as
recognizing patterns via phase shifts in a low-dimensional limit cycle in a
manner analogous to transitions in a finite state automaton (FSA). We further
validated this interpretation by handcrafting a simple oscillatory model that
reproduces the dynamics of the trained RNN. Our findings not only suggest of a
potential dynamical mechanism capable of pattern recognition, but also suggest
of a potential neural implementation of FSA. Above all, this work contributes
to the growing discourse on deep learning model interpretability.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,セットカードゲームに触発された単純なタスクで訓練されたリカレントニューラルネットワーク(recurrent neural network, rnn)を解釈することにより,新たなパターン認識機構を提案する。
有限状態オートマトン(fsa)における遷移に類似した方法で、訓練されたrnnを低次元リミットサイクルにおける位相シフトによるパターン認識と解釈した。
さらに、訓練されたrnnのダイナミクスを再現する単純な振動モデルを作成して、この解釈を検証した。
パターン認識が可能な動的メカニズムの可能性を示唆するだけでなく,FSAの神経学的実装の可能性も示唆した。
中でもこの研究は,ディープラーニングモデルの解釈可能性向上に寄与している。
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