論文の概要: QIXAI: A Quantum-Inspired Framework for Enhancing Classical and Quantum Model Transparency and Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16537v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 21:55:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:39.905697
• Title: QIXAI: A Quantum-Inspired Framework for Enhancing Classical and Quantum Model Transparency and Understanding
• Title（参考訳）: QIXAI: 古典的および量子的モデルの透明性と理解を高めるための量子インスパイアされたフレームワーク
• Authors: John M. Willis,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは、解釈可能性の欠如によってしばしば妨げられ、それらを"ブラックボックス"にする。 本稿では、量子インスピレーションによるニューラルネットワークの解釈性向上のための新しいアプローチであるQIXAIフレームワークを紹介する。 このフレームワークは量子システムと古典システムの両方に適用され、様々なモデルにおける解釈可能性と透明性を改善する可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The impressive performance of deep learning models, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), is often hindered by their lack of interpretability, rendering them "black boxes." This opacity raises concerns in critical areas like healthcare, finance, and autonomous systems, where trust and accountability are crucial. This paper introduces the QIXAI Framework (Quantum-Inspired Explainable AI), a novel approach for enhancing neural network interpretability through quantum-inspired techniques. By utilizing principles from quantum mechanics, such as Hilbert spaces, superposition, entanglement, and eigenvalue decomposition, the QIXAI framework reveals how different layers of neural networks process and combine features to make decisions. We critically assess model-agnostic methods like SHAP and LIME, as well as techniques like Layer-wise Relevance Propagation (LRP), highlighting their limitations in providing a comprehensive view of neural network operations. The QIXAI framework overcomes these limitations by offering deeper insights into feature importance, inter-layer dependencies, and information propagation. A CNN for malaria parasite detection is used as a case study to demonstrate how quantum-inspired methods like Singular Value Decomposition (SVD), Principal Component Analysis (PCA), and Mutual Information (MI) provide interpretable explanations of model behavior. Additionally, we explore the extension of QIXAI to other architectures, including Recurrent Neural Networks (RNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, Transformers, and Natural Language Processing (NLP) models, and its application to generative models and time-series analysis. The framework applies to both quantum and classical systems, demonstrating its potential to improve interpretability and transparency across a range of models, advancing the broader goal of developing trustworthy AI systems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの印象的なパフォーマンス、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、解釈可能性の欠如によってしばしば妨げられ、それらが"ブラックボックス"になる。 この不透明さは、信頼と説明責任が不可欠である医療、金融、自律システムといった重要な領域における懸念を提起する。 本稿ではQIXAIフレームワーク(Quantum-Inspired Explainable AI)を紹介する。 ヒルベルト空間、重畳、絡み合い、固有値分解などの量子力学の原理を活用することで、QIXAIフレームワークは、異なるニューラルネットワークの層がどのように処理し、機能を組み合わせて意思決定するかを明らかにする。 SHAPやLIMEのようなモデルに依存しない手法や、レイヤワイド・レバレンス・プロパゲーション(LRP)のような手法を批判的に評価し、ニューラルネットワーク操作の包括的なビューを提供する際の制限を強調します。 QIXAIフレームワークは、機能の重要性、層間依存関係、情報伝達に関する深い洞察を提供することで、これらの制限を克服する。 マラリア原虫検出のためのCNNは、特異値分解(SVD)、主成分分析(PCA)、相互情報(MI)といった量子インスパイアされた手法がどのようにモデル行動の解釈可能な説明を提供するかを示すケーススタディとして用いられる。 さらに、QIXAIをRNN(Recurrent Neural Networks)、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク、Transformer、Natural Language Processing(NLP)モデルなど他のアーキテクチャに拡張することや、生成モデルや時系列解析への応用についても検討する。 このフレームワークは量子システムと古典システムの両方に適用され、さまざまなモデルの解釈可能性と透明性を向上させる可能性を示し、信頼できるAIシステムを開発するというより広範な目標を推進している。

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