SAHA Arkaprava図書館情報メディア系 助教
単純な関連性スコアを超えて：
ニューラルネットワークの挙動の理解を深める
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Saha助教は、人工知能システムの知識構造を理解するために、Layer-wise Relevance Propagation (LRP)という従来の手法にSemiring annotation（セミリング注釈)という数学的なアプローチを導入する研究を進めている。これにより、ニューラルネットワーク内で知識の関連性がどのように伝播するのか、また複数の説明手法を１つの枠組みにどのように統合できるのか、明らかにしつつある。