論文の概要: Exploiting Interpretable Capabilities with Concept-Enhanced Diffusion and Prototype Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18705v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 19:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:04.999604
• Title: Exploiting Interpretable Capabilities with Concept-Enhanced Diffusion and Prototype Networks
• Title（参考訳）: 概念拡張拡散とプロトタイプネットワークによる解釈能力の爆発
• Authors: Alba Carballo-Castro, Sonia Laguna, Moritz Vandenhirtz, Julia E. Vogt,
• Abstract要約: 既存のアーキテクチャに概念情報を組み込んだ、概念に富んだモデルを作成します。 特に,概念の視覚的表現を生成できる概念誘導拡散条件と,概念誘導型プロトタイプネットワークを提案する。 これらの結果は、機械学習をより人間に理解しやすいものにするために、既存の情報を活用することによって、新たな研究の行を開放する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.391254800873599
• License:
• Abstract: Concept-based machine learning methods have increasingly gained importance due to the growing interest in making neural networks interpretable. However, concept annotations are generally challenging to obtain, making it crucial to leverage all their prior knowledge. By creating concept-enriched models that incorporate concept information into existing architectures, we exploit their interpretable capabilities to the fullest extent. In particular, we propose Concept-Guided Conditional Diffusion, which can generate visual representations of concepts, and Concept-Guided Prototype Networks, which can create a concept prototype dataset and leverage it to perform interpretable concept prediction. These results open up new lines of research by exploiting pre-existing information in the quest for rendering machine learning more human-understandable.
• Abstract（参考訳）: 概念に基づく機械学習手法は、ニューラルネットワークを解釈可能にすることへの関心が高まっているため、ますます重要になっている。 しかしながら、概念アノテーションは一般的に入手するのが困難であり、以前の知識をすべて活用することが不可欠である。 概念情報を既存のアーキテクチャに組み込む概念に富んだモデルを作成することで、その解釈可能な能力を最大限に活用する。 特に,概念の視覚的表現を生成できる概念ガイド型条件拡散と,概念ガイド型プロトタイプネットワークを提案する。 これらの結果は、機械学習をより人間に理解しやすいものにするために、既存の情報を活用することによって、新たな研究の行を開放する。

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