La capacité d'interpréter les réseaux de neurones
L'explicabilité des réseaux neuronaux (Intelligence artificielle explicable, XAI) fait référence à la capacité de prise de décision consistant à expliquer les modèles d'apprentissage automatique ou les systèmes d'intelligence artificielle. Dans les applications pratiques, nous devons comprendre pourquoi le modèle prend une certaine décision afin de pouvoir comprendre et faire confiance aux résultats du modèle. Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels, tels que les arbres de décision et la régression linéaire, ont une bonne interprétabilité. Cependant, le processus décisionnel des modèles d’apprentissage profond, tels que les réseaux de neurones, est souvent difficile à expliquer en raison de leur structure complexe et de leurs caractéristiques de boîte noire. En effet, les réseaux neuronaux apprennent à partir de grandes quantités de données pour extraire des caractéristiques et des modèles qui dépassent souvent nos capacités cognitives. Par conséquent, améliorer l’interprétabilité des réseaux de neurones est devenu un domaine de recherche très important. Actuellement, les chercheurs ont proposé de nombreuses méthodes pour expliquer le processus de prise de décision des réseaux de neurones, telles que l'analyse de l'importance des caractéristiques, les cartes thermiques d'activation et la génération d'échantillons contradictoires. Ces méthodes peuvent nous aider à comprendre le processus décisionnel des réseaux de neurones et à accroître la confiance dans le modèle.
Afin de résoudre ce problème, les chercheurs ont proposé une série de méthodes, notamment la visualisation, les échantillons contradictoires, l'analyse de l'importance des caractéristiques, etc., pour expliquer le processus de prise de décision des réseaux de neurones. La technologie de visualisation est une méthode couramment utilisée qui permet d'afficher les nœuds et connexions clés des réseaux de neurones de manière intuitive, aidant ainsi les gens à comprendre le processus de prise de décision du modèle. Grâce à des méthodes d'échantillonnage contradictoires qui provoquent de petites perturbations sur les données d'entrée, les résultats de prédiction du réseau neuronal peuvent être modifiés, révélant ainsi les faiblesses et les failles du modèle. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision d'un réseau de neurones en calculant la contribution de chaque fonctionnalité d'entrée dans le modèle. L'utilisation combinée de ces méthodes peut améliorer la compréhension du processus décisionnel du réseau neuronal et contribuer à optimiser et à améliorer davantage les performances du modèle.
L'explicabilité des réseaux de neurones est essentielle pour parvenir à une intelligence artificielle digne de confiance et acceptable. Cela peut aider les gens à comprendre et à faire confiance au processus décisionnel des modèles d’apprentissage automatique, afin de mieux appliquer ces technologies.
Méthodes d'interprétabilité des réseaux neuronaux
Les méthodes d'interprétabilité des réseaux neuronaux sont les suivantes :
Méthodes de visualisation : démontrer le processus de prise de décision du modèle en visualisant les nœuds et les connexions clés du réseau neuronal. Par exemple, utilisez une carte thermique pour représenter l'activité de chaque neurone dans un réseau neuronal, ou utilisez une carte topologique de réseau pour représenter les relations hiérarchiques dans un réseau neuronal.
La méthode d'échantillonnage contradictoire est un moyen de modifier les résultats de prédiction du réseau neuronal en apportant de petites perturbations aux données d'entrée pour révéler les faiblesses et les failles du modèle. L'une des méthodes couramment utilisées est la FGSM (Fast Gradient Sign Method), qui peut générer des échantillons contradictoires pour modifier les résultats de prédiction du réseau neuronal. De cette manière, les chercheurs peuvent découvrir les vulnérabilités du modèle face à des perturbations spécifiques et ainsi améliorer la robustesse du modèle. La méthode d’échantillonnage contradictoire a une valeur d’application importante dans le domaine de la sécurité et dans la recherche sur la robustesse des modèles.
La méthode d'analyse de l'importance des fonctionnalités vise à expliquer le processus de prise de décision des réseaux de neurones en calculant la contribution de chaque fonctionnalité d'entrée dans le modèle. Une méthode courante consiste à utiliser LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations), qui peut calculer l'impact de chaque fonctionnalité d'entrée sur les résultats de prédiction du modèle. La méthode LIME peut générer des modèles interprétables localement, nous aidant ainsi à comprendre le processus décisionnel des réseaux de neurones. En analysant l'importance des caractéristiques, nous pouvons comprendre quelles caractéristiques jouent un rôle clé dans les prédictions du modèle, optimisant ainsi les performances du modèle ou améliorant son pouvoir explicatif.
Concevez des modèles plus interprétables, tels que des modèles basés sur des règles ou des arbres de décision, qui peuvent remplacer les réseaux neuronaux pour la prédiction et l'explication.
La méthode de visualisation des données est une technologie qui aide les gens à comprendre le processus de prise de décision des réseaux de neurones en visualisant la distribution, les caractéristiques statistiques et d'autres informations des données d'entraînement et des données de test. Parmi eux, la méthode t-SNE peut mapper des données de grande dimension sur un plan bidimensionnel pour afficher intuitivement la distribution des données. Grâce à cette méthode de visualisation, les gens peuvent avoir une compréhension plus claire des principes de fonctionnement et des bases décisionnelles des réseaux de neurones, améliorant ainsi leur compréhension et leur confiance.
Les méthodes d'interprétation des réseaux neuronaux se développent rapidement et d'autres technologies apparaîtront à l'avenir pour aider à les comprendre et à les appliquer.
La situation actuelle de l'interprétabilité des réseaux de neurones au pays et à l'étranger
L'interprétabilité des réseaux de neurones est l'un des points chauds de la recherche actuelle dans le domaine de l'intelligence artificielle. De nombreux chercheurs nationaux et étrangers ont investi dans la recherche dans ce domaine. Voici l'état actuel de l'interprétabilité des réseaux neuronaux au pays et à l'étranger :
À l'étranger :
Groupe de travail sur l'interprétabilité de l'apprentissage profond (Groupe de travail sur l'interprétabilité) : un groupe de travail sur l'interprétabilité de l'apprentissage profond établi par OpenAI, Google Brain et d'autres sociétés, visant à Étudier le problème d'interprétabilité des modèles d'apprentissage profond.
Apprentissage automatique explicable : il s'agit d'un domaine de recherche interdisciplinaire composé de chercheurs internationaux en apprentissage automatique, visant à améliorer l'explicabilité et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) : Il s'agit d'une méthode d'interprétabilité basée sur des modèles locaux qui peut expliquer le processus de prise de décision de n'importe quel modèle d'apprentissage automatique.
Domestique :
Institut d'automatisation, Académie chinoise des sciences : L'équipe de recherche de l'institut a mené une série de recherches sur l'interprétabilité des réseaux de neurones, notamment l'apprentissage profond interprétable, l'apprentissage par renforcement interprétable, etc.
Département d'informatique et de technologie, Université Tsinghua : L'équipe de recherche de ce département a mené une série de recherches sur l'interprétabilité des réseaux de neurones, notamment l'apprentissage profond interprétable, l'apprentissage par renforcement interprétable, etc.
Université des postes et télécommunications de Pékin : L'équipe de recherche de l'école a mené une série d'études sur l'interprétabilité des réseaux de neurones, notamment des méthodes d'interprétabilité basées sur des méthodes de visualisation et des méthodes d'interprétabilité basées sur des échantillons contradictoires.
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Explorez les concepts, les différences, les avantages et les inconvénients de RNN, LSTM et GRU
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Dans les données de séries chronologiques, il existe des dépendances entre les observations, elles ne sont donc pas indépendantes les unes des autres. Cependant, les réseaux de neurones traditionnels traitent chaque observation comme indépendante, ce qui limite la capacité du modèle à modéliser des données de séries chronologiques. Pour résoudre ce problème, le réseau neuronal récurrent (RNN) a été introduit, qui a introduit le concept de mémoire pour capturer les caractéristiques dynamiques des données de séries chronologiques en établissant des dépendances entre les points de données du réseau. Grâce à des connexions récurrentes, RNN peut transmettre des informations antérieures à l'observation actuelle pour mieux prédire les valeurs futures. Cela fait de RNN un outil puissant pour les tâches impliquant des données de séries chronologiques. Mais comment RNN parvient-il à obtenir ce type de mémoire ? RNN réalise la mémoire via la boucle de rétroaction dans le réseau neuronal. C'est la différence entre RNN et le réseau neuronal traditionnel.
Calcul des opérandes à virgule flottante (FLOPS) pour les réseaux de neurones
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FLOPS est l'une des normes d'évaluation des performances informatiques, utilisée pour mesurer le nombre d'opérations en virgule flottante par seconde. Dans les réseaux de neurones, FLOPS est souvent utilisé pour évaluer la complexité informatique du modèle et l'utilisation des ressources informatiques. C'est un indicateur important utilisé pour mesurer la puissance de calcul et l'efficacité d'un ordinateur. Un réseau de neurones est un modèle complexe composé de plusieurs couches de neurones utilisées pour des tâches telles que la classification, la régression et le clustering des données. La formation et l'inférence des réseaux de neurones nécessitent un grand nombre de multiplications matricielles, de convolutions et d'autres opérations de calcul, la complexité de calcul est donc très élevée. FLOPS (FloatingPointOperationsperSecond) peut être utilisé pour mesurer la complexité de calcul des réseaux de neurones afin d'évaluer l'efficacité d'utilisation des ressources de calcul du modèle. FIASCO
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Le réseau de neurones flous est un modèle hybride qui combine la logique floue et les réseaux de neurones pour résoudre des problèmes flous ou incertains difficiles à gérer avec les réseaux de neurones traditionnels. Sa conception s'inspire du flou et de l'incertitude de la cognition humaine, c'est pourquoi il est largement utilisé dans les systèmes de contrôle, la reconnaissance de formes, l'exploration de données et d'autres domaines. L'architecture de base du réseau neuronal flou se compose d'un sous-système flou et d'un sous-système neuronal. Le sous-système flou utilise la logique floue pour traiter les données d'entrée et les convertir en ensembles flous pour exprimer le flou et l'incertitude des données d'entrée. Le sous-système neuronal utilise des réseaux de neurones pour traiter des ensembles flous pour des tâches telles que la classification, la régression ou le clustering. L'interaction entre le sous-système flou et le sous-système neuronal confère au réseau neuronal flou des capacités de traitement plus puissantes et peut
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Introduction à SqueezeNet et ses caractéristiques
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SqueezeNet est un algorithme petit et précis qui établit un bon équilibre entre haute précision et faible complexité, ce qui le rend idéal pour les systèmes mobiles et embarqués aux ressources limitées. En 2016, des chercheurs de DeepScale, de l'Université de Californie à Berkeley et de l'Université de Stanford ont proposé SqueezeNet, un réseau neuronal convolutif (CNN) compact et efficace. Ces dernières années, les chercheurs ont apporté plusieurs améliorations à SqueezeNet, notamment SqueezeNetv1.1 et SqueezeNetv2.0. Les améliorations apportées aux deux versions augmentent non seulement la précision, mais réduisent également les coûts de calcul. Précision de SqueezeNetv1.1 sur l'ensemble de données ImageNet
réseau neuronal convolutif causal
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Le réseau neuronal convolutif causal est un réseau neuronal convolutif spécial conçu pour les problèmes de causalité dans les données de séries chronologiques. Par rapport aux réseaux de neurones convolutifs conventionnels, les réseaux de neurones convolutifs causals présentent des avantages uniques en ce qu'ils conservent la relation causale des séries chronologiques et sont largement utilisés dans la prédiction et l'analyse des données de séries chronologiques. L'idée centrale du réseau neuronal convolutionnel causal est d'introduire la causalité dans l'opération de convolution. Les réseaux neuronaux convolutifs traditionnels peuvent percevoir simultanément les données avant et après le point temporel actuel, mais dans la prévision des séries chronologiques, cela peut entraîner des problèmes de fuite d'informations. Parce que le résultat de la prédiction à l’heure actuelle sera affecté par les données à l’heure future. Le réseau neuronal convolutionnel causal résout ce problème. Il ne peut percevoir que le point temporel actuel et les données précédentes, mais ne peut pas percevoir les données futures.
