Введение. Данные цепочки поставок играют жизненно важную роль в оптимизации операций, повышении эффективности и улучшении процесса принятия решений в организациях. Однако понимание основных концепций и закономерностей, изученных моделями нейронных сетей применительно к данным цепочки поставок, может оказаться сложной задачей. В этой статье мы рассмотрим, как векторы активации понятий (CAV) могут помочь интерпретировать модели нейронных сетей в контексте данных цепочки поставок. Мы предоставим исчерпывающий пример кода на Python вместе с соответствующими комментариями, чтобы продемонстрировать практическую реализацию CAV.

Ключевая аудитория: специалисты по данным, специалисты по машинному обучению и специалисты по цепочкам поставок, которые хотят интерпретировать модели нейронных сетей, применяемые к данным цепочки поставок. Исследователи и практики, заинтересованные в использовании CAV для объяснения моделей в аналитике цепочки поставок. Любой, кто хочет получить представление о внутренней работе нейронных сетей, применяемых к наборам данных цепочки поставок.

Понимание концепций цепочки поставок с помощью CAV. Векторы активации концепций (CAV) предлагают уникальный взгляд на интерпретацию моделей нейронных сетей, применяемых к данным цепочки поставок. Связывая концепции высокого уровня с конкретными нейронами в сети, CAV помогают нам раскрыть основные закономерности и концепции, изученные моделью. Это понимание позволяет нам объяснить поведение модели и получить представление о динамике процессов цепочки поставок.

Пример использования: прогнозирование спроса в розничной цепочке поставок Чтобы проиллюстрировать применение CAV в области цепочки поставок, давайте рассмотрим пример использования прогнозирования спроса в розничной цепочке поставок. Мы продемонстрируем, как CAV могут помочь в интерпретации решений модели нейронной сети и понимании концепций, лежащих в основе прогнозов.

Подготовка данных:

  • Загрузите и предварительно обработайте данные цепочки поставок, включая историю продаж, уровни запасов, информацию о ценах и рекламных мероприятиях.
  • Выполняйте разработку функций, чтобы извлечь соответствующие функции, такие как сезонность, тренд и переменные запаздывания.
  • Разделите данные на наборы для обучения и тестирования, чтобы оценить производительность модели.

Обучение и оценка модели:

  • Обучите модель нейронной сети прогнозировать спрос на основе подготовленных данных о цепочке поставок.
  • Оцените производительность модели, используя соответствующие показатели, такие как средняя абсолютная ошибка (MAE) или среднеквадратическая ошибка (RMSE).

Вычисление CAV:

  • Выберите конкретный нейрон в модели обученной нейронной сети, который представляет собой важную единицу принятия решений.
  • Определите концепцию интереса, связанную с динамикой цепочки поставок, например рекламное влияние или уровень запасов.
  • Создавайте эталонные образцы, рандомизируя выбранную концепцию, сохраняя при этом другие функции.
  • Обучите вспомогательный классификатор, чтобы различать концепцию и эталонные образцы.
  • Вычислите градиенты концепции по отношению к активациям выбранного нейрона, чтобы получить вектор активации концепции (CAV).

Интерпретация результатов:

  • Проанализируйте CAV, чтобы понять чувствительность нейрона к выбранной концепции.
  • Изучите величину и направление значений CAV, чтобы определить концепции, которые существенно влияют на решения модели.

Пример кода:

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# Step 1: Load and preprocess the supply chain data
data = pd.read_csv('supply_chain_data.csv')
# ... data preprocessing steps ...

# Step 2: Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Step 3: Train a neural network model
model = tf.keras.Sequential()
# ... define and compile the model architecture ...

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# Step 4: Evaluate the model's performance
y_pred = model.predict(X_test)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)

# Step 6: Select a specific neuron in the trained model
selected_neuron = model.layers[5].output

# Step 7: Define the concept of interest
concept = data['promotional_impact']

# Step 8: Generate reference samples
reference_samples = data.copy()
reference_samples['promotional_impact'] = np.random.random(size=len(reference_samples))

# Step 9: Train an auxiliary classifier
aux_model = tf.keras.Sequential()
# ... define and compile the auxiliary classifier architecture ...

aux_model.fit(X_train, concept, epochs=10, batch_size=32)

# Step 10: Compute the Concept Activation Vector (CAV)
with tf.GradientTape() as tape:
    tape.watch(selected_neuron)
    neuron_activations = model.predict(X_train)
    concept_predictions = aux_model.predict(X_train)
    loss = tf.keras.losses.mean_squared_error(neuron_activations, concept_predictions)

gradients = tape.gradient(loss, selected_neuron)
cav = np.mean(gradients, axis=0)

# Step 11: Analyze and interpret the CAV results
# ... perform analysis and visualization of CAV values ...

Ссылки:

  1. Ким Б., Ваттенберг М., Гилмер Дж., Кай К., Векслер Дж., Вьегас Ф. и Сайрес Р. (2018). Интерпретируемость за пределами атрибуции признаков: количественное тестирование с векторами активации понятий (CAV). Препринт arXiv arXiv:1711.11279.
  2. Ола, К., Сатьянараян, А., Джонсон, И., Картер, С., Шуберт, Л., Йе, К., и Мордвинцев, А. (2018). Строительные блоки интерпретируемости. Перегонка, 3(3), e10.

Ключевые слова: векторы активации концепции, CAV, интерпретируемость нейронной сети, аналитика цепочки поставок, объяснение модели, прозрачность модели, глубокое обучение, прогнозное моделирование.