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ニューラルネットの重みから統計的相互作用を検出する方法

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田中専務

拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「ニューラルネットの内部で特徴の相互作用を見つけられる技術がある」と聞きまして。正直、ニューラルネットの重みを読んで何がわかるのか見当がつかないのです。投資対効果の判断に使える話でしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、先生と一緒に紐解きますよ。要点は三つで説明します。まず、ニューラルネットワークは複数の入力が一緒に効いている箇所、つまり相互作用（interaction）を内部で作ることがあるんです。次に、その相互作用は活性化関数という「非線形の仕掛け」を通じて生まれます。最後に、重み（weights）を解析すると、どの入力が共に効いているかを効率よく推定できる、という考えですよ。

田中専務

なるほど、活性化関数が肝心ですか。ではその「相互作用」を見つけられれば、例えば製造ラインで同時に問題になる要因を特定できる、といった応用が期待できるという理解でいいですか。

AIメンター拓海

その通りですよ。例えるなら、部品Aと温度Bが単独では問題にならないが、同時に高くなると不良率が跳ね上がる、という

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