神经网络的拓扑解释综述

摘要

随着神经网络技术在医疗诊断、金融风险评估等关键领域的广泛应用，其决策过程的透明度和可解释性需求日益增加。尽管已有大量研究从不同维度探讨了神经网络的解释性，但当前的方法仍未能完全揭示其决策机制，限制了其在高可靠性和高解释性要求的场景中的广泛应用。通过系统综述拓扑学方法在神经网络解释性研究中的应用，详细分析了这些方法在揭示神经网络内部工作机制方面的优势与不足。具体探讨了拓扑工具在分析神经网络特征空间和参数空间的作用，并总结了相关研究在实际应用中面临的挑战和未来的发展方向，为进一步提升神经网络的透明度和可解释性提供了有益参考。

关键词

神经网络可解释性 / 拓扑数据分析 / 持续同调 / Mapper算法

基金资助

重庆理工大学科研启动基金项目;; 重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202101108)