Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Choice Functions via Pareto-Embeddings

論文の概要: Learning Choice Functions via Pareto-Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06927v1
Date: Tue, 14 Jul 2020 09:34:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-10 14:16:35.270078
Title: Learning Choice Functions via Pareto-Embeddings
Title（参考訳）: Pareto-Embeddingsによる選択関数の学習
Authors: Karlson Pfannschmidt, Eyke H\"ullermeier
Abstract要約: 本稿では,各オブジェクトが特徴ベクトルで表現される対象の集合から選択することの難しさを考察する。本稿では,この課題に適した識別可能な損失関数を最小化する学習アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1410342959104725
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the problem of learning to choose from a given set of objects, where each object is represented by a feature vector. Traditional approaches in choice modelling are mainly based on learning a latent, real-valued utility function, thereby inducing a linear order on choice alternatives. While this approach is suitable for discrete (top-1) choices, it is not straightforward how to use it for subset choices. Instead of mapping choice alternatives to the real number line, we propose to embed them into a higher-dimensional utility space, in which we identify choice sets with Pareto-optimal points. To this end, we propose a learning algorithm that minimizes a differentiable loss function suitable for this task. We demonstrate the feasibility of learning a Pareto-embedding on a suite of benchmark datasets.
Abstract（参考訳）: 本研究では,各オブジェクトが特徴ベクトルで表現される対象の集合から選択することの難しさを考察する。選択モデリングにおける伝統的なアプローチは、主に潜在、実数値の効用関数の学習に基づいており、選択の代替関数に対して線形順序を誘導する。このアプローチは離散的な(トップ-1)選択に適しているが、サブセットの選択にどのように使うかは単純ではない。実数直線の選択肢を写像する代わりに、パレート最適点を持つ選択集合を識別する高次元のユーティリティ空間にそれらを埋め込むことを提案する。そこで本研究では,このタスクに適した微分可能損失関数を最小化する学習アルゴリズムを提案する。ベンチマークデータセットのスイート上でPareto-embeddingを学習する可能性を示す。

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