<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Interpretability on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/tags/interpretability/</link><description>Recent content in Interpretability on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ja/tags/interpretability/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>ReLUネットワークは巨大な区分アフィン関数である</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/posts/relu-piecewise-affine/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ja/posts/relu-piecewise-affine/</guid><description>ReLU活性化を使うネットワークは、実は入力空間を多面体の断片に分割し、各断片の上でちょうど一つのアフィン写像に崩れる。この視点をニューロン一つからインタラクティブデモまで積み上げて解説する。</description></item></channel></rss>