論文の概要: Identifying Information-Transfer Nodes in a Recurrent Neural Network Reveals Dynamic Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01271v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 14:24:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.778073
• Title: Identifying Information-Transfer Nodes in a Recurrent Neural Network Reveals Dynamic Representations
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークによる動的表現に基づく情報伝達ノードの同定
• Authors: Arend Hintze, Asadullah Najam, Jory Schossau,
• Abstract要約: 本研究では,RNN内の情報伝達ノードを識別・解析する革新的な情報理論手法を提案する。 ノード間の入力ベクトルと出力ベクトルの相互情報を定量化することにより、我々のアプローチは、ネットワーク操作中に情報が流れる重要な経路を特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understanding the internal dynamics of Recurrent Neural Networks (RNNs) is crucial for advancing their interpretability and improving their design. This study introduces an innovative information-theoretic method to identify and analyze information-transfer nodes within RNNs, which we refer to as \textit{information relays}. By quantifying the mutual information between input and output vectors across nodes, our approach pinpoints critical pathways through which information flows during network operations. We apply this methodology to both synthetic and real-world time series classification tasks, employing various RNN architectures, including Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Gated Recurrent Units (GRUs). Our results reveal distinct patterns of information relay across different architectures, offering insights into how information is processed and maintained over time. Additionally, we conduct node knockout experiments to assess the functional importance of identified nodes, significantly contributing to explainable artificial intelligence by elucidating how specific nodes influence overall network behavior. This study not only enhances our understanding of the complex mechanisms driving RNNs but also provides a valuable tool for designing more robust and interpretable neural networks.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワーク(RNN)の内部ダイナミクスを理解することは、解釈可能性の向上と設計の改善に不可欠である。 本研究では,RNN内の情報伝達ノードを識別・解析する革新的な情報理論手法を提案する。 ノード間の入力ベクトルと出力ベクトルの相互情報を定量化することにより、我々のアプローチは、ネットワーク操作中に情報が流れる重要な経路を特定できる。 本稿では,Long Short-Term Memory (LSTM) ネットワークや Gated Recurrent Units (GRUs) など,RNNアーキテクチャを用いた実世界の時系列分類タスクに適用する。 その結果,異なるアーキテクチャを横断する情報伝達パターンが明らかになり,時間とともに情報がどのように処理され,維持されるかという洞察が得られた。 さらに、特定ノードの機能的重要性を評価するためにノードノックアウト実験を行い、特定のノードがネットワーク全体の挙動にどのように影響するかを解明することで、説明可能な人工知能に大きく貢献する。 この研究は、RNNを駆動する複雑なメカニズムの理解を深めるだけでなく、より堅牢で解釈可能なニューラルネットワークを設計するための貴重なツールも提供します。

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