Fugu-MT 論文翻訳(概要): Examining Redundancy in the Context of Safe Machine Learning

論文の概要: Examining Redundancy in the Context of Safe Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01900v1
Date: Fri, 3 Jul 2020 18:23:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-14 04:44:10.440250
Title: Examining Redundancy in the Context of Safe Machine Learning
Title（参考訳）: 安全な機械学習における冗長性の検討
Authors: Hans Dermot Doran and Monika Reif
Abstract要約: 本稿では,MNISTデータベース上のニューラルネットワーク分類器を用いた実験について述べる。本報告では,MNISTデータベースを用いて,安全かつ信頼性の高いシステムにおいて,NN分類器を使用する際の期待される困難さを概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper describes a set of experiments with neural network classifiers on the MNIST database of digits. The purpose is to investigate na\"ive implementations of redundant architectures as a first step towards safe and dependable machine learning. We report on a set of measurements using the MNIST database which ultimately serve to underline the expected difficulties in using NN classifiers in safe and dependable systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,MNISTデータベース上のニューラルネットワーク分類器を用いた実験について述べる。目的は、安全で信頼性の高い機械学習への第一歩として、冗長アーキテクチャの"na\"実装を調べることである。本報告では,MNISTデータベースを用いて,安全かつ信頼性の高いシステムにおいて,NN分類器を使用する際の期待される困難さを概説する。

関連論文リスト

Neural Network Verification with PyRAT [1.1470070927586018]
ニューラルネットワークの安全性を検証するための抽象解釈に基づくツールであるPyRATを提案する。本稿では、ニューラルネットワークの到達可能な状態を見つけるために、PyRATが使用するさまざまな抽象化について述べる。 PyRATはすでに安全保証のためにいくつかの共同作業で使われており、その2位はVNN-Comp 2024で行われた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-31T13:05:46Z)
Machine Unlearning using Forgetting Neural Networks [0.0]
本稿では,忘れニューラルネットワーク(FNN)を用いた機械学習の新しいアプローチを提案する。 FNNは特定の記憶層を持つニューラルネットワークで、人間の脳が忘れられたときのプロセスからインスピレーションを受けます。 MNIST手書き文字認識とファッションデータセットについて報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T02:52:26Z)
Neuro-mimetic Task-free Unsupervised Online Learning with Continual Self-Organizing Maps [56.827895559823126]
自己組織化マップ(英: Self-organizing map、SOM)は、クラスタリングや次元減少によく用いられるニューラルネットワークモデルである。低メモリ予算下でのオンライン教師なし学習が可能なSOM(連続SOM)の一般化を提案する。 MNIST, Kuzushiji-MNIST, Fashion-MNISTなどのベンチマークでは, ほぼ2倍の精度が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-19T19:11:22Z)
Batch-Ensemble Stochastic Neural Networks for Out-of-Distribution Detection [55.028065567756066]
Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイすることの重要性から、マシンラーニングコミュニティから注目を集めている。本稿では,特徴量の分布をモデル化した不確実な定量化手法を提案する。バッチアンサンブルニューラルネットワーク(BE-SNN)の構築と機能崩壊問題の克服を目的として,効率的なアンサンブル機構,すなわちバッチアンサンブルを組み込んだ。 We show that BE-SNNs yield superior performance on the Two-Moons dataset, the FashionMNIST vs MNIST dataset, FashionM。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-26T16:00:22Z)
FF-NSL: Feed-Forward Neural-Symbolic Learner [70.978007919101]
本稿では,Feed-Forward Neural-Symbolic Learner (FF-NSL) と呼ばれるニューラルシンボリック学習フレームワークを紹介する。 FF-NSLは、ラベル付き非構造化データから解釈可能な仮説を学習するために、Answer Setセマンティクスに基づく最先端のICPシステムとニューラルネットワークを統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:38:34Z)
ALT-MAS: A Data-Efficient Framework for Active Testing of Machine Learning Algorithms [58.684954492439424]
少量のラベル付きテストデータのみを用いて機械学習モデルを効率的にテストする新しいフレームワークを提案する。ベイズニューラルネットワーク(bnn)を用いたモデルアンダーテストの関心指標の推定が目的である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-11T12:14:04Z)
NSL: Hybrid Interpretable Learning From Noisy Raw Data [66.15862011405882]
本稿では,ラベル付き非構造データから解釈可能なルールを学習するニューラルシンボリック学習フレームワークNSLを提案する。 NSLは、機能抽出のためのトレーニング済みニューラルネットワークと、解集合セマンティクスに基づくルール学習のための最先端のILPシステムであるFastLASを組み合わせる。 NSLは、MNISTデータから堅牢なルールを学び、ニューラルネットワークやランダムフォレストベースラインと比較して、比較または優れた精度を達成できることを実証します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-09T13:02:44Z)
Neural Complexity Measures [96.06344259626127]
本稿では,一般化を予測するメタラーニングフレームワークであるNeural Complexity(NC)を提案する。我々のモデルは、データ駆動方式で、多くの異種タスクとの相互作用を通じてスカラー複雑性尺度を学習する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-07T02:12:10Z)
Graph Neural Networks for Leveraging Industrial Equipment Structure: An application to Remaining Useful Life Estimation [21.297461316329453]
本稿では,複雑な機器の構造をグラフ形式で把握し,マルチセンサ時系列データをモデル化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。我々は,提案したGNNに基づくRUL推定モデルが,RNNやCNNをベースとした文学からの強いベースラインと好意的に比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-30T06:38:08Z)
Trusted Confidence Bounds for Learning Enabled Cyber-Physical Systems [2.1320960069210484]
インダクティブ・コンフォーマル予測(ICP)に基づく信頼度境界の計算手法を提案する。我々はTriplet Networkアーキテクチャをトレーニングし、トレーニングデータセットにおけるテスト例とサンプルの類似性を推定するために使用できる入力データの表現を学習する。次に、これらの表現を用いて、三重項で使用されるニューラルネットワークアーキテクチャに基づく分類器からセット予測の信頼性を推定する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-11T04:31:10Z)

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。