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English(EN) Temporal Geometry of Deep Networks: Hyperbolic Representations of Training Dynamics for Intrinsic Explainability

新方法使用双曲几何来解释深度网络训练动力学

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法，通过在双曲几何中表示其训练动力学来理解深度神经网络的内部工作原理。该方法构建了时态参数图，这是网络权重随时间变化的快照，以捕捉训练过程中不断变化的几何结构。在回归和分类任务上的实验表明，这些双曲表示可以揭示网络结构在特定训练环境下如何涌现和自组织，从而提供一种更内在的可解释性。 AI

影响 这项研究为理解和解释深度神经网络在训练过程中的内部动力学提供了一个新的几何框架。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ambarish Moharil ·

    深度网络的时空几何：用于内在可解释性的训练动态的双曲表示

    arXiv:2610.03000v1 Announce Type: cross Abstract: Intrinsic explainability remains a challenging problem, particularly in contexts where multilayer perceptrons (MLPs) require dynamic re-training within an optimization environment. This paper investigates how MLPs and their traini…

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