この記事では、ニューラルネットワークが2進数加算を行うためのモデルを逆アプローチで分析する過程が紹介されています。著者は小型のニューラルネットワークを訓練し、特にビットの入力を受け取って正確な加算結果を生成することを目指しました。8ビットの無符号整数を入力として与え、溢れを処理しながら適切に加算する能力を学ばせるため、数多くの訓練データを生成しました。初めは構造が複雑過ぎると感じたものの、適切なハイパーパラメータを調整することで、モデルは驚くほど良好に学習を進めました。最終的に、このモデルがどのように問題を解決しているのかを理解するために、その内部の構造を簡素化して分析を行うことにしました。