Fugu-MT 論文翻訳(概要): ConceptLens: from Pixels to Understanding

論文の概要: ConceptLens: from Pixels to Understanding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05311v1
Date: Fri, 4 Oct 2024 20:49:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 19:37:51.344714
Title: ConceptLens: from Pixels to Understanding
Title（参考訳）: ConceptLens:Pixelから理解へ
Authors: Abhilekha Dalal, Pascal Hitzler,
Abstract要約: ConceptLensは、隠れたニューロンの活性化を可視化することによって、ディープニューラルネットワーク(DNN)の複雑な動作を照明する革新的なツールである。ディープラーニングとシンボリックな方法を統合することで、ConceptLensは、ニューロンの活性化を引き起こすものを理解するユニークな方法を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3466710708566176
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: ConceptLens is an innovative tool designed to illuminate the intricate workings of deep neural networks (DNNs) by visualizing hidden neuron activations. By integrating deep learning with symbolic methods, ConceptLens offers users a unique way to understand what triggers neuron activations and how they respond to various stimuli. The tool uses error-margin analysis to provide insights into the confidence levels of neuron activations, thereby enhancing the interpretability of DNNs. This paper presents an overview of ConceptLens, its implementation, and its application in real-time visualization of neuron activations and error margins through bar charts.
Abstract（参考訳）: ConceptLensは、隠れたニューロンの活性化を可視化することによって、ディープニューラルネットワーク(DNN)の複雑な動作を照明する革新的なツールである。ディープラーニングとシンボリックな方法を統合することで、ConceptLensは、ニューロンのアクティベーションのトリガーと、それらがさまざまな刺激にどう反応するかを理解するユニークな方法を提供する。このツールは、エラーマージン分析を使用して、ニューロン活性化の信頼性レベルに関する洞察を与え、それによってDNNの解釈可能性を高める。本稿では,ConceptLensの概要,その実装,およびバーチャートによるニューロンの活性化とエラーマージンのリアルタイム可視化への応用について述べる。

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