実験概要

  実際に正弦波を学習させたニューラルネットからのルール抽出を行った。 まず入力層と中間層の出力の間のルール、次に中間層と出力層の出力の間のルール、最後にこれらを統合して入力層と出力層の出力の間のルールという順序で抽出を行った。 8章で得られた、 学習回数の違いによってふるまいの異なる複数の学習済みニューラルネットから、 4億回の学習で構成された予測精度の高いものを選定し、 9.6の手法を適用して、中間層、 出力層の各ニューロンの出力の論理関数を求めた。 9.6で述べた手法は、 2値出力のニューロンからなるニューラルネットからのルール抽出法であるが、 これを連続値を扱うニューラルネットに適用し、得られたルールの有効性を検証する。 この手法の適用に関しては、ニューラルネットが扱うのが離散値であるか連続値であるかは影響しない。