이 기사는 신경망(Neural Networks)을 더 이해하기 쉽게 만드는 새로운 아키텍처에 대해 설명한다.
연구자들은 복잡한 인공지능 모델의 작동 방식을 쉽게 해석할 수 있도록 고안된 구조를 개발했다.
이는 네트워크의 학습 과정과 결정을 시각적으로 표현할 수 있어, 신경망의 '블랙박스' 문제를 해결하는 데 도움이 된다고 한다.
이 새로운 접근법은 특히 신경망의 예측이 어떻게 이루어지는지 더 명확하게 보여주며, 과학자들과 엔지니어들이 모델을 더 신뢰하고 개선할 수 있게 한다.