ニューラルネットとルール抽出 [9]

  ニューラルネットはその学習能力により工学的に膨大な領域で利用されているが、多くの場合ブラックボックスとして利用されている。 例えば、ニューラルネットをパターン認識アルゴリズムとして使用する場合、入力データと望ましい応答をニューラルネットに与えて教師あり学習を行うことにより、認識アルゴリズムが自動的に構築される。 しかし、ニューラルネットがどのような基準でパターン認識を実現しているのかが全く分からないのである。 もし、「このニューラルネットはこのように学習され、結果としてこのようなルールを生成でき、したがってこの評価基準で認識（処理）しています」、と説明可能であれば、ニューラルネットの利用者の増加促進に大きな効果があると考えられる。 ここで言うルール抽出とは、「入力データと出力データの組み合わせから入出力データ間に内在する関係を規則として抽出する」、ということである。