論文の概要: Causal Intervention Framework for Variational Auto Encoder Mechanistic Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03530v1
• Date: Tue, 06 May 2025 13:40:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.401354
• Title: Causal Intervention Framework for Variational Auto Encoder Mechanistic Interpretability
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダ機械的解釈性のための因果干渉フレームワーク
• Authors: Dip Roy,
• Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)の機械的解釈性に対する包括的因果介入フレームワークを提案する。 VAEの「回路モチーフ」を識別・解析する手法を開発し、ネットワーク層を通して意味的要因がどのようにコード化され、処理され、そして切り離されているかを調べる。 その結果、我々の介入は機能回路の分離に成功し、計算グラフを意味因子の因果グラフにマッピングし、多意味単位と単意味単位を区別できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanistic interpretability of deep learning models has emerged as a crucial research direction for understanding the functioning of neural networks. While significant progress has been made in interpreting discriminative models like transformers, understanding generative models such as Variational Autoencoders (VAEs) remains challenging. This paper introduces a comprehensive causal intervention framework for mechanistic interpretability of VAEs. We develop techniques to identify and analyze "circuit motifs" in VAEs, examining how semantic factors are encoded, processed, and disentangled through the network layers. Our approach uses targeted interventions at different levels: input manipulations, latent space perturbations, activation patching, and causal mediation analysis. We apply our framework to both synthetic datasets with known causal relationships and standard disentanglement benchmarks. Results show that our interventions can successfully isolate functional circuits, map computational graphs to causal graphs of semantic factors, and distinguish between polysemantic and monosemantic units. Furthermore, we introduce metrics for causal effect strength, intervention specificity, and circuit modularity that quantify the interpretability of VAE components. Experimental results demonstrate clear differences between VAE variants, with FactorVAE achieving higher disentanglement scores (0.084) and effect strengths (mean 4.59) compared to standard VAE (0.064, 3.99) and Beta-VAE (0.051, 3.43). Our framework advances the mechanistic understanding of generative models and provides tools for more transparent and controllable VAE architectures.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルの機械論的解釈可能性は、ニューラルネットワークの機能を理解するための重要な研究の方向性として浮上している。 変圧器のような識別モデルの解釈には大きな進歩があったが、変分オートエンコーダ(VAE)のような生成モデルを理解することは依然として困難である。 本稿では,VAEの機械的解釈可能性に対する包括的因果介入フレームワークを提案する。 VAEの「回路モチーフ」を識別・解析する手法を開発し、ネットワーク層を通して意味的要因がどのようにコード化され、処理され、そして切り離されているかを調べる。 提案手法では,入力操作,潜時空間摂動,アクティベーションパッチング,因果媒介分析など,さまざまなレベルの介入を対象とする。 我々は、因果関係が既知の合成データセットと標準非絡合ベンチマークの両方に適用する。 その結果、我々の介入は機能回路の分離に成功し、計算グラフを意味因子の因果グラフにマッピングし、多意味単位と単意味単位を区別できることがわかった。 さらに,VAE成分の解釈可能性を定量化するための因果効果強度,介入特異性,回路モジュラリティの指標を導入する。 実験結果から,FacterVAEは通常のVAE (0.064, 3.99) とBeta-VAE (0.051, 3.43) と比較して高い逆絡スコア (0.084) と効果強度 (平均4.59) を達成している。 我々のフレームワークは、生成モデルの機械的理解を促進し、より透明で制御可能なVAEアーキテクチャのためのツールを提供する。

関連論文リスト

• Model Hemorrhage and the Robustness Limits of Large Language Models [119.46442117681147]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスク全体で強力なパフォーマンスを示すが、デプロイメント用に修正された場合、大幅なパフォーマンス低下を経験する。 この現象をモデル出血(パラメータ変更とアーキテクチャ変更によるパフォーマンス低下)と定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T10:16:03Z)
• Interpreting token compositionality in LLMs: A robustness analysis [10.777646083061395]
  Constituent-Aware Pooling (CAP)は、大規模言語モデルが言語構造をどのように処理するかを分析するために設計された方法論である。 CAPは様々なモデルレベルで構成型プールを通してモデル活性化に介入する。 本研究は,合成セマンティクス処理とモデル解釈可能性に関する,現在のトランスフォーマーアーキテクチャの基本的制約を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T18:10:50Z)
• Neural Networks Decoded: Targeted and Robust Analysis of Neural Network Decisions via Causal Explanations and Reasoning [9.947555560412397]
  本稿では、因果推論理論に基づく新しい手法TRACERを紹介し、DNN決定の根底にある因果ダイナミクスを推定する。 提案手法は入力特徴に系統的に介入し,特定の変化がネットワークを介してどのように伝播するかを観察し,内部の活性化と最終的な出力に影響を与える。 TRACERはさらに、モデルバイアスの可能性のある反ファクトを生成することで説明可能性を高め、誤分類に対する対照的な説明を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T20:44:53Z)
• The Mechanics of Conceptual Interpretation in GPT Models: Interpretative Insights [10.777646083061395]
  本稿では,大規模言語モデルにおける概念化機構を明らかにする知識編集の革新的バリエーションである概念編集を紹介する。 我々は、トランスモデルのマルチ層パーセプトロン(MLP)、マルチヘッドアテンション(MHA)、および隠れ状態成分を解析する。 我々の研究は、LLMにおける複雑な階層化されたセマンティック処理の性質と、これらのモデルにおける特定の概念の分離と修正の課題を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T18:50:08Z)
• Explaining Text Similarity in Transformer Models [52.571158418102584]
  説明可能なAIの最近の進歩により、トランスフォーマーの説明の改善を活用することで、制限を緩和できるようになった。 両線形類似性モデルにおける2次説明の計算のために開発された拡張であるBiLRPを用いて、NLPモデルにおいてどの特徴相互作用が類似性を促進するかを調べる。 我々の発見は、異なる意味的類似性タスクやモデルに対するより深い理解に寄与し、新しい説明可能なAIメソッドが、どのようにして深い分析とコーパスレベルの洞察を可能にするかを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:11:31Z)
• Causal Analysis for Robust Interpretability of Neural Networks [0.2519906683279152]
  我々は、事前学習されたニューラルネットワークの因果効果を捉えるための頑健な介入に基づく手法を開発した。 分類タスクで訓練された視覚モデルに本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T18:37:24Z)
• Is Disentanglement enough? On Latent Representations for Controllable Music Generation [78.8942067357231]
  強い生成デコーダが存在しない場合、アンタングル化は必ずしも制御性を意味するものではない。 VAEデコーダに対する潜伏空間の構造は、異なる属性を操作するための生成モデルの能力を高める上で重要な役割を果たす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T18:37:43Z)
• A comprehensive comparative evaluation and analysis of Distributional Semantic Models [61.41800660636555]
  我々は、静的DSMによって生成されたり、BERTによって生成された文脈化されたベクトルを平均化して得られるような、型分布ベクトルの包括的評価を行う。 その結果、予測ベースモデルの優越性は現実よりも明らかであり、ユビキタスではないことが明らかとなった。 我々は認知神経科学からRepresentational similarity Analysis(RSA)の方法論を借りて、分布モデルによって生成された意味空間を検査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T15:18:06Z)
• Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.64368106131062]
  本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。 提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。 分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:53:27Z)
• CausalVAE: Structured Causal Disentanglement in Variational Autoencoder [52.139696854386976]
  変分オートエンコーダ(VAE)の枠組みは、観測から独立した因子をアンタングルするために一般的に用いられる。 本稿では, 因果内因性因子を因果内因性因子に変換する因果層を含むVOEベースの新しいフレームワークCausalVAEを提案する。 その結果、CausalVAEが学習した因果表現は意味論的に解釈可能であり、DAG(Directed Acyclic Graph)としての因果関係は精度良く同定された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-18T20:09:34Z)

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。