九州大学の研究グループは、
ディープニューラルネットワークによる特定の
データグループがどのように扱われているかを
把握することが困難である点に着目し、
ニューラルネットワークがデータを整理する
主なパターンとして、3つのパターンを発見。
ニューラルネットワークの隠れた層の中で
データがどのように整理されているかを
より明確に見ることができ、異なるグループを
簡単に比較できるようになる新しい方法として
「k*分布」を提案しています。
ニューラルネットワークがデータを整理する
主な3つのパターンとは？
また、「k*分布」という新しい方法とは？
詳しくはリンク記事でご確認ください。
AIの思考を解き明かす！ | 研究成果 | 九州大学（KYUSHU UNIVERSITY）
～ニューラルネットワークの隠れたパターンを解明～
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