論文の概要: VISTA: A Panoramic View of Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02412v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 12:12:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:08.659426
• Title: VISTA: A Panoramic View of Neural Representations
• Title（参考訳）: VISTA: 神経表現のパノラマ的視点
• Authors: Tom White,
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワーク表現を視覚的に探索し解釈するための新しいパイプラインであるVISTA(Visualization of Internal States and their Associations)を紹介する。 我々は、表現を意味的な2次元空間にマッピングすることで、現代の機械学習モデルにおける広大な多次元空間を分析するという課題に対処する。 VISTAの実用性は、新しい特性と解釈を明らかにするスパースオートエンコーダラプタントに適用することで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6993026261767287
• License:
• Abstract: We present VISTA (Visualization of Internal States and Their Associations), a novel pipeline for visually exploring and interpreting neural network representations. VISTA addresses the challenge of analyzing vast multidimensional spaces in modern machine learning models by mapping representations into a semantic 2D space. The resulting collages visually reveal patterns and relationships within internal representations. We demonstrate VISTA's utility by applying it to sparse autoencoder latents uncovering new properties and interpretations. We review the VISTA methodology, present findings from our case study ( https://got.drib.net/latents/ ), and discuss implications for neural network interpretability across various domains of machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ニューラルネットワーク表現を視覚的に探索し解釈するための新しいパイプラインであるVISTA(Visualization of Internal States and their Associations)を紹介する。 VISTAは、表現を意味的な2D空間にマッピングすることで、現代の機械学習モデルにおける広大な多次元空間を分析するという課題に対処する。 結果として得られたコラージュは、内部表現内のパターンと関係を視覚的に明らかにする。 VISTAの実用性は、新しい特性と解釈を明らかにするスパースオートエンコーダラプタントに適用することで実証する。 本稿では,VISTA手法を概説するとともに,機械学習のさまざまな領域におけるニューラルネットワークの解釈可能性への影響について考察する。

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