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本研究は、深層学習におけるブラックボックス問題に対するアプローチ、つまりニューラルネットワークからのデータマイニング技術を作り出すことを主要な目的としている。当該研究期間内で得た主な成果は以下のようなものである。（１）深層学習モデルの入出力間の相互情報量を見積もるアルゴリズムを開発した。入出力相互情報量は、対象の深層学習モデルが入力のどこを重視しているのかに関する情報を与える。（２）任意の深層学習モデル上での入出力逆推定を実現するアルゴリズムを開発した。逆推定により、対象の深層学習モデルが入力をどのように解釈しているのかを知ることができる。
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