順序木パターンの質問学習アルゴリズムによるグラフ畳み込みネットワークの予測根拠の可視化

抄録

順序木の集合を訓練データとする学習済みグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の予測根拠を可視化する質問学習アルゴリズムを提案する。本稿で提案するアルゴリズムは、計算論的学習理論における学習モデルのひとつである質問学習モデルに基づいており、学習済みGCN Mをオラクルとして動作する。順序木の集合D中の複数の順序木Xを入力とし、オラクルMへの質問をXのサイズの2乗回程度繰り返すことで、順序木パターンを表現としたMの予測根拠を可視化する。さらに、順序木パターン(学習目標のパ ターン)がマッチする順序木の集合Dに対して、Dの部分集合を訓練データとする学習済みGCNを作成し、それをオラクルとして提案アルゴリズムを動作させ て、その出力である順序木パターン(可視化のためのパターン)の評価実験を行ったので、その結果を報告する。