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DNNを正しく理解し活用できる人材を育成することを目的に，深層ニューラルネットワーク内部の処理を可視化するシステムを開発し，公開した。本研究では，ネットワーク出力を入力で偏微分した値の変動を指標とすることによって，識別の根拠となる重要な入力を特定する方法を開発した。この指標が大規模なニューラルネットワークにも有効であることを確認した。また，音声認識深層ニューラルネットワークに本研究の方法を適用し，各音韻の識別にとって重要と自動判断された知識と音響学の知識を比較し，本研究の方法の妥当性が明らかになった。
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