연구진이 실험 데이터 분석에 필요한 해석 가능성을 높인 SAMPAT라는 새로운 3층 신경망 아키텍처를 발표했어요. SAMPAT은 복잡한 함수를 근사하는 동시에, 완전한 해석 가능성을 제공하는 대수적 표현을 사용해요. 실험 결과, SAMPAT은 간단한 모델과 경쟁력 있는 성능을 보여줬으며, 일부 작업에서는 2층으로도 충분한 성능을 낼 수 있었어요.
SAMPAT은 다양한 근사 함수(정규/삼각 다항식, 유리 표현식, 가우시안 등)를 학습할 수 있으며, 연결성을 제한하여 모델의 구조를 최적화할 수 있어요. 또한, 다항식 인수분해 및 비선형 시스템 모델링에도 활용 가능해요.
스킵 연결을 추가하면 4~6층의 SAMPAT으로 널리 사용되는 AI/ML 방법들을 표현할 수 있으며, 모델의 구조까지 학습 과정에 포함하여 최적화할 수 있다는 장점이 있어요.