深層人工神経回路網よりも説明可能性が高い機構による感覚関数の表現の試行

カテゴリ：部門大会

論文No：TC8-2-8

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Attempt to Represent Sensory Functions by Mechanisms that are More Explainable than Deep Artificial Neural Networks

著者名：稲元 勉（愛媛大学）,樋上 喜信（愛媛大学）

著者名(英語)： Tsutomu Inamoto (Ehime University),Yoshinobu Higami (Ehime University)

キーワード：人工神経回路網,ルールベース,説明可能性説明可能性,artificial neural network,rule-base,explainability

要約(日本語)：本発表では，機械学習技術の説明可能性の向上を目的とし，著者らが開発している特殊な形式のルールに基づくカテゴリ分類手法の基盤となる関数 (以降，感覚関数) を，多層の人工神経回路網 (以降，ANN) 以外の機構で表現する試みについて報告する．
感覚関数は，本来の分類対象である素性データとカテゴリを入力とし，スカラー値を出力するという緩い様式をとり，さまざまな機構／手続きによる表現が可能である．典型的には ANN により感覚関数を表現できる．
しかし，感覚関数は複数で機能するため，各感覚関数の分類性能は低くても問題なく，計算負荷の高い多層 ANN を用いる必要性は低いと考えられる．なによりその場合，感覚関数の機能を個別に説明することが難しい．
そこで本研究では，SVM など枯れた手法を用いて感覚関数を表現することを試みる．

本誌掲載ページ：381-385p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：263Kバイト