論文の概要: Interpretability for Turing Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04661v1
• Date: Fri, 04 Sep 2026 02:47:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.896507
• Title: Interpretability for Turing Machines
• Title（参考訳）: チューリングマシンの解釈可能性
• Abstract要約: ニューラルネットワーク用に開発された解釈可能性技術である知覚可能性(Susceptibilities)は、チューリングマシンにおけるアルゴリズム構造の存在を特定することができる。 チューリングマシンによって実装されたアルゴリズムにおける対称性と経路分離は、その感受性行列における置換対称性と低ランクブロックを誘導することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2625111791820216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that susceptibilities, an interpretability technique developed for neural networks, can identify the presence of algorithmic structure in Turing machines by probing the local loss landscape of a learning problem for noisy Turing machines introduced by Murfet and Troiani (arXiv:2504.08075). We prove that symmetries and path separation in the algorithm implemented by a Turing machine induce permutation symmetries and low-rank blocks in its susceptibility matrix. We study this empirically on a set of deterministic finite automata (DFAs) and demonstrate that algorithmic features can be recovered by principal component analysis and clustering methods in susceptibility space.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク用に開発された解釈可能性技術である感受性は,Murfet と Troiani (arXiv:2504.08075) が導入したノイズの多いチューリングマシンの学習課題の局所的損失景観を探索することにより,チューリングマシンにおけるアルゴリズム構造の存在を識別できることを示す。 チューリングマシンによって実装されたアルゴリズムの対称性と経路分離は、その感受性行列における置換対称性と低ランクブロックを誘導することを示す。 本研究では,決定論的有限オートマトン (DFAs) の集合について実験的に検討し,アルゴリズム的特徴を主成分分析とクラスタリング法により,受容性空間におけるアルゴリズム的特徴を復元できることを実証する。

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