論文の概要: Identifying Sub-networks in Neural Networks via Functionally Similar Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16484v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 20:19:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:28:15.135672
- Title: Identifying Sub-networks in Neural Networks via Functionally Similar Representations
- Title（参考訳）: 機能的類似表現を用いたニューラルネットワークにおけるサブネットワークの同定
- Authors: Tian Gao, Amit Dhurandhar, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Dennis Wei,
- Abstract要約: 我々は、異なるサブネットワークの存在を調査し、ネットワークの理解を自動化するための一歩を踏み出した。
我々のアプローチは、人間と計算コストを最小限に抑えたニューラルネットワークの振る舞いに関する有意義な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.028797971427124
- License:
- Abstract: Mechanistic interpretability aims to provide human-understandable insights into the inner workings of neural network models by examining their internals. Existing approaches typically require significant manual effort and prior knowledge, with strategies tailored to specific tasks. In this work, we take a step toward automating the understanding of the network by investigating the existence of distinct sub-networks. Specifically, we explore a novel automated and task-agnostic approach based on the notion of functionally similar representations within neural networks, reducing the need for human intervention. Our method identifies similar and dissimilar layers in the network, revealing potential sub-components. We achieve this by proposing, for the first time to our knowledge, the use of Gromov-Wasserstein distance, which overcomes challenges posed by varying distributions and dimensionalities across intermediate representations, issues that complicate direct layer-to-layer comparisons. Through experiments on algebraic and language tasks, we observe the emergence of sub-groups within neural network layers corresponding to functional abstractions. Additionally, we find that different training strategies influence the positioning of these sub-groups. Our approach offers meaningful insights into the behavior of neural networks with minimal human and computational cost.
- Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークモデルの内部動作に対する人間の理解可能な洞察を、内部を調べることによって提供することを目的としている。
既存のアプローチは、通常、重要な手作業と事前の知識を必要とします。
本研究では,異なるサブネットワークの存在を調査することにより,ネットワークの理解を自動化するための一歩を踏み出した。
具体的には、ニューラルネットワーク内の機能的に類似した表現の概念に基づいて、新しい自動化されたタスク非依存のアプローチを検討し、人間の介入の必要性を減らす。
提案手法は,ネットワーク内の類似層と異種層を同定し,潜在的サブコンポーネントを明らかにする。
これは、中間表現間の分布や次元の変化によって生じる課題を克服し、直接層間比較を複雑化する問題である。
代数的および言語的タスクの実験を通じて、機能的抽象化に対応するニューラルネットワーク層内のサブグループの出現を観察する。
さらに、これらのサブグループの配置に異なるトレーニング戦略が影響していることがわかりました。
我々のアプローチは、人間と計算コストを最小限に抑えたニューラルネットワークの振る舞いに関する有意義な洞察を提供する。
関連論文リスト
- DISCOVER: Making Vision Networks Interpretable via Competition and
Dissection [11.028520416752325]
この研究は、ポストホック解釈可能性、特にネットワーク分割に寄与する。
私たちのゴールは、視覚タスクで訓練されたネットワークにおいて、各ニューロンの個々の機能を容易に発見できるフレームワークを提供することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-07T21:57:23Z) - Understanding Activation Patterns in Artificial Neural Networks by
Exploring Stochastic Processes [0.0]
我々はこれまで未利用であったプロセスの枠組みを活用することを提案する。
我々は、実際のニューロンスパイク列車に使用される神経科学技術を活用した、アクティベーション周波数のみに焦点をあてる。
各ネットワークにおけるアクティベーションパターンを記述するパラメータを導出し、アーキテクチャとトレーニングセット間で一貫した差異を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T22:12:30Z) - Rank Diminishing in Deep Neural Networks [71.03777954670323]
ニューラルネットワークのランクは、層をまたがる情報を測定する。
これは機械学習の幅広い領域にまたがる重要な構造条件の例である。
しかし、ニューラルネットワークでは、低ランク構造を生み出す固有のメカニズムはあいまいで不明瞭である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-13T12:03:32Z) - Quasi-orthogonality and intrinsic dimensions as measures of learning and
generalisation [55.80128181112308]
ニューラルネットワークの特徴空間の次元性と準直交性は、ネットワークの性能差別と共同して機能する可能性があることを示す。
本研究は, ネットワークの最終的な性能と, ランダムに初期化された特徴空間の特性との関係を示唆する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T21:47:32Z) - Interpretable part-whole hierarchies and conceptual-semantic
relationships in neural networks [4.153804257347222]
本稿では、視覚的手がかりから部分全体階層を表現できるフレームワークであるAgglomeratorについて述べる。
本研究では,SmallNORB,MNIST,FashionMNIST,CIFAR-10,CIFAR-100などの共通データセットを用いて評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-07T10:56:13Z) - Data-driven emergence of convolutional structure in neural networks [83.4920717252233]
識別タスクを解くニューラルネットワークが、入力から直接畳み込み構造を学習できることを示す。
データモデルを慎重に設計することにより、このパターンの出現は、入力の非ガウス的、高次局所構造によって引き起こされることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-01T17:11:13Z) - A neural anisotropic view of underspecification in deep learning [60.119023683371736]
ニューラルネットが問題の未特定化を扱う方法が,データ表現に大きく依存していることを示す。
深層学習におけるアーキテクチャ的インダクティブバイアスの理解は,これらのシステムの公平性,堅牢性,一般化に対処する上で基本的であることを強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T14:31:09Z) - Learning Interpretable Models for Coupled Networks Under Domain
Constraints [8.308385006727702]
脳ネットワークの構造的エッジと機能的エッジの相互作用に着目して,結合ネットワークの概念を検討する。
相互作用を推定しながらノイズ項にハードネットワークの制約を課す新しい定式化を提案する。
ヒトコネクトームプロジェクトから得られたマルチシェル拡散およびタスク誘発fMRIデータセットの手法を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T06:23:31Z) - Understanding the Role of Individual Units in a Deep Neural Network [85.23117441162772]
本稿では,画像分類と画像生成ネットワーク内の隠れ単位を系統的に同定する分析フレームワークを提案する。
まず、シーン分類に基づいて訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分析し、多様なオブジェクト概念にマッチするユニットを発見する。
第2に、シーンを生成するために訓練されたGANモデルについて、同様の分析手法を用いて分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T17:59:10Z) - Training spiking neural networks using reinforcement learning [0.0]
本稿では,スパイクニューラルネットワークのトレーニングを容易にするために,生物学的に有望なバックプロパゲーション代替法を提案する。
本研究では,空間的・時間的信用割当問題の解決における強化学習規則の適用可能性を検討することに注力する。
我々は、グリッドワールド、カートポール、マウンテンカーといった従来のRLドメインに適用することで、2つのアプローチを比較し、対比する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-12T17:40:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。