階層的パターン抽出と最適ルール集合獲得に基づく説明可能動的グラフマイニング

基于层次模式提取和最优规则集获取的可解释动态图挖掘

• 批准号: 22K12173
• 负责人: 尾崎 知伸
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Nihon University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12173/
• 关键词: データマイニング; 説明可能AI; グラフマイニング; 説明可能ＡＩ

本研究課題は、 既存の説明可能AI技術に関する問題点を軽減すると共に、深層学習モデルの安全な利用を促進するため、深層学習モデルから高い解釈性・了解性を持つ構造化知識を獲得することを目的としている。この目的に向け、本年度は（１）グラフニューラルネットワークに対する攻撃検知、（２）系列データに対する説明可能AI技術の応用、（３）解集合プログラミングを用いた知識獲得について研究を行った。グラフニューラルネットワークの攻撃検知に関しては、GCN中間層出力を対象とした特徴抽出と分類器・例外発見器の併用を用いる手法を開発するとともに、その発展として、中間層出力に対する距離学習・対照学習の適用を検討した。系列データに対する説明可能AI技術の応用に関しては、野球の投球データから打席結果を予測するLSTMモデルを対象に、系列モデルにおいて属性重要度を算出する説明可能AI技術であるTIMEおよびTimeSHAPの適用を行った。加えて、反実仮想説明生成器であるDiCEを援用し、投手の傾向を考慮した反実仮想説明の生成を行った。解集合プログラミングを用いた知識獲得に関しては、グラフ表現される不動産間取り図を対象に、その選好を表現する弱制約の抽出および分類ルールの獲得を行った。具体的には、帰納論理プログラミングシステムILASPを用いることで、部屋配置を表すグラフ構造に加え、窓の数などの各部屋が持つ属性を考慮した制約やルールを獲得することに成功した。また、解集合プログラミングを用いた別の応用として、人狼ゲームログからの役職推定システムを構築した。こちらは、矛盾を伴う知識を扱う確率論理プログラミングシステムLP＾MLNを利用し、ルールに加えて傾向を考慮した推定モデルを構築している。

This research topic は, existing の could AI technology に masato す る problem point を 軽 minus す る と に, deep learning モ デ ル の security な using を promote す る た め, deep learning モ デ ル か ら 釈 high い solutions, learn about sex を hold つ を structured knowledge is acquired す る こ と を purpose と し て い る. こ の purpose に け, this year's は (1) グ ラ フ ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に す seaborne attack る shock 検 knowledge, (2) series デ ー タ に す seaborne る instructions could AI technology の 応 use, (3) the solution set プ ロ グ ラ ミ ン グ を with い た knowledge acquisition に つ い を line っ て research た. グ ラ フ ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の tapping shock 検 know に masato し て は, GCN middle-tier output を like と seaborne し た, 徴 spare と classifier, exception 発 の see device with を with い る gimmick を open 発 す る と と も に, そ の 発 exhibition と し て, middle output に す seaborne る distance learning, according to study の seaborne applicable を beg し 検 た. Series デ ー タ に す seaborne る instructions could AI technology の 応 with に masato し て は, wild pitch ball の デ ー タ か ら を at-bats results to measure す る LSTM モ デ ル を like に seaborne, series モ デ ル に お い て を of attribute importance calculate す る instructions could AI technology で あ る TIME お よ び TimeSHAP の line applicable を っ た. Generator, add え て be 仮 trying to make で あ る DiCE を invoking し, pitching の tendency を consider し た anti be の generating line を っ 仮 trying to make た. Solution set プ ロ グ ラ ミ ン グ を with い た knowledge acquisition に masato し て は, グ ラ フ performance さ れ る between real estate take り 図 を に, seaborne そ の chosen を performance す る weak restriction の spare お よ び classification ル ー ル の を row っ た. Specific に は, 帰 logical プ ロ グ ラ ミ ン グ シ ス テ ム ILASP を with い る こ と で, を izutsu configuration す グ ラ フ tectonic に え, 窓 の number な ど の each izutsu が hold つ attribute を consider し た restrict や ル ー ル を get す る こ と に successful し た. ま た, solution set プ ロ グ ラ ミ ン グ を with い た don't の 応 with と し て, werewolf ゲ ー ム ロ グ か ら の battle position of presumption シ ス テ ム を build し た. こ ち ら は knowledge and contradictions を う を Cha う probabilistic logical プ ロ グ ラ ミ ン グ シ ス テ ム LP ^ MLN using を し, ル ー ル に plus え て tendency を consider し た presumption モ デ ル を build し て い る.

项目成果

Extraction of Preference and Classification Rules in Floor Plan Databases using Answer Set Programming

使用答案集编程提取平面图数据库中的偏好和分类规则

• 发表时间: 2022
• 作者: Tomo HASEGAWA;Haruna MATSUSHITA;Takuji KOUSAKA and Hiroaki KUROKAWA;Ryu Hashimoto and Tomonobu Ozaki
• 通讯作者: Ryu Hashimoto and Tomonobu Ozaki

系列モデルを対象とする説明可能AI技術を用いた野球投手の配球分析

使用可解释的人工智能技术针对系列模型进行棒球投手的投球分析

• 发表时间: 2023
• 作者: 三上 哲平;尾崎 知伸
• 通讯作者: 尾崎 知伸

Adversarial attack detection on graph classification by autoencoder-based analysis of hidden layers in graph convolutional networks

通过基于自动编码器的图卷积网络中隐藏层分析来检测图分类的对抗性攻击

• 发表时间: 2022
• 作者: Tomo HASEGAWA;Haruna MATSUSHITA;Takuji KOUSAKA and Hiroaki KUROKAWA;Kenta Shimada and Tomonobu Ozaki
• 通讯作者: Kenta Shimada and Tomonobu Ozaki

個人の傾向を考慮したプロ野球投球データからの反実仮想説明集合の抽出

考虑个人倾向，从职业棒球投球数据中提取一组反事实解释

• 发表时间: 2023
• 作者: 武藤 暖;尾崎 知伸
• 通讯作者: 尾崎 知伸

Rule-based role estimation in werewolf games using probabilistic logic programming

使用概率逻辑编程进行狼人游戏中基于规则的角色估计

• 发表时间: 2022
• 作者: 武藤 暖;尾崎 知伸;Rento Kurokochi and Tomonobu Ozaki
• 通讯作者: Rento Kurokochi and Tomonobu Ozaki