論文の概要: Choice functions based on sets of strict partial orders: an axiomatic
characterisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.11631v2
- Date: Thu, 2 Apr 2020 15:36:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 03:42:34.747582
- Title: Choice functions based on sets of strict partial orders: an axiomatic
characterisation
- Title(参考訳): 厳密な部分順序の集合に基づく選択関数:公理的特徴付け
- Authors: Jasper De Bock
- Abstract要約: オプションの集合から選択する方法は、しばしばこれらのオプションの厳密な部分順序、またはそのような部分順序の集合に基づいている。
ここでは、この形式の選択関数に対して、非常に一般的な公理的特徴付けを提供します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9442139459221782
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Methods for choosing from a set of options are often based on a strict
partial order on these options, or on a set of such partial orders. I here
provide a very general axiomatic characterisation for choice functions of this
form. It includes as special cases axiomatic characterisations for choice
functions based on (sets of) total orders, (sets of) weak orders, (sets of)
coherent lower previsions and (sets of) probability measures.
- Abstract(参考訳): オプションの集合から選択する方法は、しばしばこれらのオプションの厳密な部分順序、またはそのような部分順序の集合に基づいている。
ここでは、この形式の選択関数に対して、非常に一般的な公理的特徴付けを提供する。
特別な場合として、全順序(集合)、弱順序(集合)、(集合)コヒーレントな下述語(集合)、(集合)確率測度に基づく選択関数の公理的特徴付けを含む。
関連論文リスト
- Feature Selection as Deep Sequential Generative Learning [50.00973409680637]
本研究では, 逐次再構成, 変分, 性能評価器の損失を伴って, 深部変分変圧器モデルを構築した。
提案モデルでは,特徴選択の知識を抽出し,連続的な埋め込み空間を学習し,特徴選択決定シーケンスをユーティリティスコアに関連付けられた埋め込みベクトルにマッピングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T16:31:56Z) - Partial Rankings of Optimizers [0.0]
各種テスト関数に対する複数の基準に従ってベンチマークを行うフレームワークを提案する。
本手法では,アグリゲーションの悪名高い欠点を回避するため,全ての部分順序/ランクの分布を記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T13:43:25Z) - Equivalence of the Empirical Risk Minimization to Regularization on the
Family of f-Divergences [49.853843995972085]
経験的リスク最小化の解決策として、$f$-divergence regularization (ERM-$f$DR) を挙げる。
関数の特定の選択に対する解の例は、$f$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T11:12:00Z) - Thou Shalt not Pick all Items if Thou are First: of Strategyproof and
Fair Picking Sequences [7.2834950390171205]
受信した項目数と順序の優先順位のバランスをとる方法について検討する。
パラメータの有意義な選択については、最適なシーケンスを簡単な方法で計算できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T13:04:51Z) - Decision-making with E-admissibility given a finite assessment of
choices [64.29961886833972]
本稿では,E-admissibilityによる意思決定の意義について考察する。
我々は選択関数の数学的枠組みを用いて選択と拒絶を指定する。
線形実現可能性問題を解くことによって,この拡張を計算するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-15T11:46:00Z) - Adaptive Cascade Submodular Maximization [19.29174615532181]
本研究では,適応条件下でのカスケード部分モジュラー問題について検討する。
本研究の目的は,選択項目の有効性を最大化するために,選択項目の最適シーケンスを特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T16:21:56Z) - Infinite Feature Selection: A Graph-based Feature Filtering Approach [78.63188057505012]
グラフ内の経路として特徴のサブセットを考慮したフィルタリング機能選択フレームワークを提案する。
無限に進むことで、選択プロセスの計算複雑性を制限できる。
Inf-FSはほとんどどんな状況でも、つまり、保持するフィーチャの数が優先順位に固定されているときに、より良く振る舞うことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T07:20:40Z) - Archimedean Choice Functions: an Axiomatic Foundation for Imprecise
Decision Making [0.9442139459221782]
確率測度(E-admissibility)と最大性(maximality)の集合に適用する2つの一般化に焦点を当てる。
我々は、この規則を一意に特徴づける選択関数に関する必要十分条件の集合を提供する。
アルキメデス選択関数のコヒーレントな下予想の表現定理は、どちらの結果にも基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-12T19:44:08Z) - Options of Interest: Temporal Abstraction with Interest Functions [58.30081828754683]
一般関数近似に適した開始集合の一般化を、オプションに関連付けられた興味関数を定義することによって提供する。
我々は、関心関数に対する勾配に基づく学習アルゴリズムを導出し、新たな関心選択批判的アーキテクチャを創出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-01T21:24:39Z) - Invariant Feature Coding using Tensor Product Representation [75.62232699377877]
我々は,群不変特徴ベクトルが線形分類器を学習する際に十分な識別情報を含んでいることを証明した。
主成分分析やk平均クラスタリングにおいて,グループアクションを明示的に考慮する新たな特徴モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-06-05T07:15:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。