Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Conceptual Framework For White Box Neural Networks

論文の概要: A Conceptual Framework For White Box Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09863v1
Date: Thu, 14 Mar 2024 20:50:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 21:05:51.187366
Title: A Conceptual Framework For White Box Neural Networks
Title（参考訳）: ホワイトボックスニューラルネットワークのための概念的フレームワーク
Authors: Maciej Satkiewicz,
Abstract要約: 本稿では、完全に説明可能なニューラルネットワーク層のための一般的な概念的枠組みとして意味的特徴を紹介する。 MNISTの関連するサブプロブレムに対するよく動機付けられた概念モデルの証明は、合計4.8Kの学習可能なパラメータを持つ4つの層で構成されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces semantic features as a general conceptual framework for fully explainable neural network layers. A well-motivated proof of concept model for relevant subproblem of MNIST consists of 4 such layers with the total of 4.8K learnable parameters. The model is easily interpretable, achieves human-level adversarial test accuracy with no form of adversarial training, requires little hyperparameter tuning and can be quickly trained on a single CPU. The general nature of the technique bears promise for a paradigm shift towards radically democratised and truly generalizable white box neural networks. The code is available at https://github.com/314-Foundation/white-box-nn
Abstract（参考訳）: 本稿では、完全に説明可能なニューラルネットワーク層のための一般的な概念的枠組みとして意味的特徴を紹介する。 MNISTの関連するサブプロブレムに対するよく動機付けられた概念モデルの証明は、合計4.8Kの学習可能なパラメータを持つ4つの層で構成されている。このモデルは容易に解釈可能で、対向訓練の形で人間レベルの対向テスト精度を実現し、ハイパーパラメータチューニングをほとんど必要とせず、単一のCPUで迅速にトレーニングできる。このテクニックの一般的な性質は、根本的に民主化され、真に一般化可能なホワイトボックスニューラルネットワークへのパラダイムシフトを約束している。コードはhttps://github.com/314-Foundation/white-box-nnで公開されている。

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