論文の概要: Inducing, Detecting and Characterising Neural Modules: A Pipeline for Functional Interpretability in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17077v2
• Date: Mon, 02 Jun 2025 10:38:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.013093
• Title: Inducing, Detecting and Characterising Neural Modules: A Pipeline for Functional Interpretability in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ニューラルモジュールの誘導・検出・特徴付け:強化学習における機能的解釈可能性のためのパイプライン
• Authors: Anna Soligo, Pietro Ferraro, David Boyle,
• Abstract要約: ネットワーク重みの空間性と局所性がRLポリシネットワークにおける機能モジュールの出現にいかに寄与するかを示す。 これらの手法を2Dおよび3D MiniGrid環境に適用すると、異なる軸に対して異なるナビゲーションモジュールが一貫した出現を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.597617022056624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretability is crucial for ensuring RL systems align with human values. However, it remains challenging to achieve in complex decision making domains. Existing methods frequently attempt interpretability at the level of fundamental model units, such as neurons or decision nodes: an approach which scales poorly to large models. Here, we instead propose an approach to interpretability at the level of functional modularity. We show how encouraging sparsity and locality in network weights leads to the emergence of functional modules in RL policy networks. To detect these modules, we develop an extended Louvain algorithm which uses a novel `correlation alignment' metric to overcome the limitations of standard network analysis techniques when applied to neural network architectures. Applying these methods to 2D and 3D MiniGrid environments reveals the consistent emergence of distinct navigational modules for different axes, and we further demonstrate how these functions can be validated through direct interventions on network weights prior to inference.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性は、RLシステムと人間の価値の一致を保証するために不可欠である。 しかし、複雑な意思決定領域で達成することは依然として困難である。 既存の手法はしばしば、ニューロンや決定ノードのような基本的なモデル単位のレベルで解釈可能性を試行する。 ここでは,機能的モジュラリティのレベルでの解釈可能性に対するアプローチを提案する。 ネットワーク重みの空間性と局所性がRLポリシネットワークにおける機能モジュールの出現にいかに寄与するかを示す。 これらのモジュールを検出するために,ニューラルネットワークアーキテクチャに適用する場合の標準的なネットワーク解析手法の限界を克服するために,新しい'相関アライメント'メトリックを用いた拡張ルービンアルゴリズムを開発した。 これらの手法を2Dおよび3D MiniGrid環境に適用すると、異なる軸の異なるナビゲーションモジュールが一貫した出現を示す。

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