Djupa neurala nätverk (DNN) har visat toppmoderna resultat på många mönsterigenkänningsuppgifter, särskilt synklassificeringsproblem. Att förstå den inre funktionen hos sådana beräkningshjärnor är både fascinerande grundläggande vetenskap som är intressant i sin egen rätt-liknar varför vi studerar den mänskliga hjärnan-och kommer att göra det möjligt för forskare att ytterligare förbättra DNNs. En väg till att förstå hur ett nervnätverk fungerar internt är att studera vad var och en av dess nervceller har lärt sig att upptäcka. En sådan metod kallas aktiveringsmaximisering (AM), som syntetiserar en inmatning (t.ex. en bild) som i hög grad aktiverar en neuron. Här förbättrar vi dramatiskt det kvalitativa läget i konsten att aktivera maximering genom att utnyttja en kraftfull, inlärd tidigare: en djup generator nätverk (DGN). Algoritmen (1) genererar kvalitativt state-of-the-art syntetiska bilder som ser nästan verkliga, (2) avslöjar de funktioner som lärts av varje neuron på ett tolkningsbart sätt, (3) generaliserar väl till nya datauppsättningar och något väl till olika nätverksarkitekturer utan att kräva att föregående läras upp, och (4) kan betraktas som en högkvalitativ generativ metod (i detta fall genom att generera nya, kreativa, intressanta, igenkännliga bilder).
I sitt uppföljningsarbete använder REF ett djupt generativt nätverk för att syntetisera bilder som maximerar uteffekten av en neuron i ett visst skikt av nätverket.
Synthesizing the preferred inputs for neurons in neural networks via deep generator networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}