Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Relationship Between KR Approaches for Explainable Planning

論文の概要: On the Relationship Between KR Approaches for Explainable Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09006v3
Date: Wed, 16 Dec 2020 18:57:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-24 16:38:06.772377
Title: On the Relationship Between KR Approaches for Explainable Planning
Title（参考訳）: 説明可能な計画のためのKRアプローチの関係について
Authors: Stylianos Loukas Vasileiou, William Yeoh, Tran Cao Son
Abstract要約: 我々は、知識表現と推論(KR)の概念に基づいて、説明可能な計画のためのモデル和解問題を特徴付ける予備的な論理ベースのフレームワークを拡張する。また、帰納的説明や信念の変化といった類似のKR手法と、説明可能な計画法の適用性との関係について、詳細な解説を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.172566898726776
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we build upon notions from knowledge representation and reasoning (KR) to expand a preliminary logic-based framework that characterizes the model reconciliation problem for explainable planning. We also provide a detailed exposition on the relationship between similar KR techniques, such as abductive explanations and belief change, and their applicability to explainable planning.
Abstract（参考訳）: 本稿では,知識表現と推論 (kr) の概念に基づいて,説明可能な計画のためのモデル調整問題を特徴付ける予備論理ベースのフレームワークを拡張する。また,類似したkr手法,例えば帰納的説明と信念の変化と,それらの説明可能な計画への適用性との関係について,詳細な説明を行う。

関連論文リスト

Towards a Framework for Evaluating Explanations in Automated Fact Verification [12.904145308839997]
NLPの深いニューラルモデルがより複雑になるにつれて、それらを解釈する必要性はさらに高くなる。急激な関心は、予測の簡潔で一貫性のある正当化を提供するための合理的な説明に現れている。我々は,それらの評価を体系的に支援するための説明の合理化について,重要な概念と特性に関する公式な枠組みを提唱する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-29T17:50:28Z)
Dialectical Reconciliation via Structured Argumentative Dialogues [14.584998154271512]
我々のフレームワークは,説明者(AIエージェント)と説明者(ヒューマンユーザ)の知識の相違に対処するための弁証的調和を可能にする。我々のフレームワークは、説明可能性の重要性が重要である領域において、効果的な人間とAIの相互作用を促進するための有望な方向を提供することを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-26T13:39:36Z)
Comparing Causal Frameworks: Potential Outcomes, Structural Models, Graphs, and Abstractions [10.889531739861562]
本稿では, ルビン因果モデル (RCM) と構造因果モデル (SCM) の関係を明らかにすることを目的とする。主要な結果は、SCMフレームワークによって暗示される代数的原則に違反しているものを含む全てのRCMが、表現可能なRCMの抽象化として現れることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-25T21:57:20Z)
Modeling Hierarchical Reasoning Chains by Linking Discourse Units and Key Phrases for Reading Comprehension [80.99865844249106]
本稿では,論理的推論の基盤として,対話レベルと単語レベルの両方の文脈を扱う総合グラフネットワーク(HGN)を提案する。具体的には、ノードレベルの関係とタイプレベルの関係は、推論過程におけるブリッジと解釈できるが、階層的な相互作用機構によってモデル化される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-21T07:34:27Z)
A Unifying Framework for Causal Explanation of Sequential Decision Making [24.29934526009098]
本稿では、シーケンシャルな意思決定システムの因果的説明のための新しい枠組みを提案する。本稿では,単一の統一的アプローチを用いて,エージェントアクションに対して意味的に異なるタイプの説明を識別する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-30T23:17:58Z)
Explainability in Process Outcome Prediction: Guidelines to Obtain Interpretable and Faithful Models [77.34726150561087]
本稿では、プロセス結果予測の分野における説明可能性モデルと説明可能性モデルの忠実性を通して、説明可能性を定義する。本稿では,イベントログの仕様に基づいて適切なモデルを選択することのできる,X-MOPというガイドラインのセットを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-30T05:59:50Z)
Thinking About Causation: A Causal Language with Epistemic Operators [58.720142291102135]
我々はエージェントの状態を表すことで因果モデルの概念を拡張した。対象言語の側面には、知識を表現する演算子や、新しい情報を観察する行為が追加されます。我々は、論理の健全かつ完全な公理化を提供し、このフレームワークと因果的チーム意味論との関係について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-30T12:16:45Z)
Forethought and Hindsight in Credit Assignment [62.05690959741223]
我々は、前向きモデルや後向きモデルによる後向き操作による予測として使われる計画の利益と特異性を理解するために活動する。本稿では,予測を(再)評価すべき状態の選択に主眼を置いて,計画におけるモデルの利用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-26T16:00:47Z)
Towards Interpretable Reasoning over Paragraph Effects in Situation [126.65672196760345]
我々は,原因と効果を理解するためのモデルを必要とする状況において,段落効果を推論する作業に焦点をあてる。本稿では,ニューラルネットワークモジュールを用いた推論プロセスの各ステップを明示的にモデル化する逐次的手法を提案する。特に、5つの推論モジュールはエンドツーエンドで設計され、学習され、より解釈可能なモデルにつながる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-03T04:03:52Z)
Developing Constrained Neural Units Over Time [81.19349325749037]
本稿では,既存のアプローチと異なるニューラルネットワークの定義方法に焦点をあてる。ニューラルネットワークの構造は、データとの相互作用にも拡張される制約の特別なクラスによって定義される。提案した理論は時間領域にキャストされ, データを順序づけられた方法でネットワークに提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-01T09:07:25Z)

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。