論文の概要: Using Slisemap to interpret physical data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15610v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 08:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 19:48:52.240975
• Title: Using Slisemap to interpret physical data
• Title（参考訳）: Slisemapを使って物理データを解釈する
• Authors: Lauri Sepp\"al\"ainen, Anton Bj\"orklund, Vitus Besel and Kai Puolam\"aki
• Abstract要約: Slisemapは、多様体の可視化と説明可能な人工知能を組み合わせる。 Slisemapは、ブラックボックスモデルの異なる振る舞いの概要を提供します。 Slisemapが物理的データでどのように利用され、評価されるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Manifold visualisation techniques are commonly used to visualise high-dimensional datasets in physical sciences. In this paper we apply a recently introduced manifold visualisation method, called Slise, on datasets from physics and chemistry. Slisemap combines manifold visualisation with explainable artificial intelligence. Explainable artificial intelligence is used to investigate the decision processes of black box machine learning models and complex simulators. With Slisemap we find an embedding such that data items with similar local explanations are grouped together. Hence, Slisemap gives us an overview of the different behaviours of a black box model. This makes Slisemap into a supervised manifold visualisation method, where the patterns in the embedding reflect a target property. In this paper we show how Slisemap can be used and evaluated on physical data and that Slisemap is helpful in finding meaningful information on classification and regression models trained on these datasets.
• Abstract（参考訳）: マニフォールド可視化技術は、物理科学における高次元データセットの可視化に一般的に用いられている。 本稿では,最近導入されたsliseと呼ばれる多様体可視化法を,物理と化学のデータセットに適用する。 Slisemapは、多様体の可視化と説明可能な人工知能を組み合わせる。 説明可能な人工知能は、ブラックボックス機械学習モデルと複雑なシミュレータの決定過程を調べるために使用される。 Slisemapでは、類似のローカル説明を持つデータ項目がグループ化されるような埋め込みが見つかる。 従って、slisemapは、ブラックボックスモデルのさまざまな振る舞いの概要を提供する。 これにより、Slisemapは教師付き多様体可視化法となり、埋め込みのパターンは対象特性を反映する。 本稿では,Slisemapを物理データ上でどのように利用し,評価し,Slisemapがこれらのデータセットでトレーニングされた分類と回帰モデルに関する有意義な情報を見つけるのに有効であることを示す。

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