論文の概要: A Transition System Abstraction Framework for Neural Network Dynamical System Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11739v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 23:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 19:06:51.298321
• Title: A Transition System Abstraction Framework for Neural Network Dynamical System Models
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク力学系モデルのための遷移系抽象化フレームワーク
• Authors: Yejiang Yang, Zihao Mo, Hoang-Dung Tran, and Weiming Xiang
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワーク力学系モデルのためのトランジションシステム抽象化フレームワークを提案する。 このフレームワークは、データ駆動型ニューラルネットワークモデルをトランジションシステムに抽象化し、ニューラルネットワークモデルを解釈可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.414910571475855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a transition system abstraction framework for neural network dynamical system models to enhance the model interpretability, with applications to complex dynamical systems such as human behavior learning and verification. To begin with, the localized working zone will be segmented into multiple localized partitions under the data-driven Maximum Entropy (ME) partitioning method. Then, the transition matrix will be obtained based on the set-valued reachability analysis of neural networks. Finally, applications to human handwriting dynamics learning and verification are given to validate our proposed abstraction framework, which demonstrates the advantages of enhancing the interpretability of the black-box model, i.e., our proposed framework is able to abstract a data-driven neural network model into a transition system, making the neural network model interpretable through verifying specifications described in Computational Tree Logic (CTL) languages.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の行動学習や検証といった複雑な力学系への応用により,モデル解釈性を高めるために,ニューラルネットワーク力学系モデルのためのトランジッションシステム抽象化フレームワークを提案する。 まず、ローカライズされた作業ゾーンは、データ駆動の最大エントロピー(ME)パーティショニング法の下で、複数のローカライズされたパーティショニングに分割される。 次に、ニューラルネットワークのセット値到達可能性解析に基づいて遷移行列を求める。 最後に、人間の手書きのダイナミクス学習および検証への応用により、提案する抽象化フレームワークを検証し、ブラックボックスモデルの解釈性を向上させる利点を実証する。つまり、提案フレームワークは、データ駆動ニューラルネットワークモデルをトランジッションシステムに抽象化することができ、計算木論理(ctl)言語で記述された仕様の検証を通じてニューラルネットワークモデルを解釈可能とする。

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