Abstract-Neural nätverk har behandlats som "svarta lådor" för majoriteten av maskininlärning gemenskapen. Svårigheten att förstå neurala nätverk ligger i de dolda skiktens komplexa topologi. Även om det har funnits verk i litteraturen som syftar till att avmystifiera hur neurala nätverk fungerar, är det fortfarande en utmaning att förstå det dolda skiktet. I detta arbete föreslår vi ett sätt att få fysisk mening från det dolda lagret genom att kartlägga vårt neurala nätverk till topologin av ett Bayesian nätverk. Med hjälp av denna kartläggning, ökar vi sannolikheten för Bayesian nätverket resulterar i en hybrid modell som överträffar både Bayesian och neurala nätverk i uppgiften att trafikolycka förutsägelse. Vår analys tyder på att ett neuralt nätverk kan uppskatta nodsannolikheten hos ett Bayesiskt nätverk om det kartläggs därefter.
Morris, Antoniades och Take Ref har uppgifter om bilolyckor och kombinerar Bayesian Networks och Neural Networks speciellt för att förutsäga trafikolyckor.
On making sense of neural networks in road analysis
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}