論文の概要: Generating Negations of Probability Distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14986v1
- Date: Sat, 27 Mar 2021 20:24:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 09:56:58.597144
- Title: Generating Negations of Probability Distributions
- Title(参考訳): 確率分布の否定を生成する
- Authors: Ildar Batyrshin, Luis Alfonso Villa-Vargas, Marco Antonio
Ramirez-Salinas, Moises Salinas-Rosales, Nailya Kubysheva
- Abstract要約: 確率分布の否定をpdの点別変換と考える。
線形ネガネータをヤガーと均一ネガネータの凸結合として特徴づける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently it was introduced a negation of a probability distribution. The need
for such negation arises when a knowledge-based system can use the terms like
NOT HIGH, where HIGH is represented by a probability distribution (pd). For
example, HIGH PROFIT or HIGH PRICE can be considered. The application of this
negation in Dempster-Shafer theory was considered in many works. Although
several negations of probability distributions have been proposed, it was not
clear how to construct other negations. In this paper, we consider negations of
probability distributions as point-by-point transformations of pd using
decreasing functions defined on [0,1] called negators. We propose the general
method of generation of negators and corresponding negations of pd, and study
their properties. We give a characterization of linear negators as a convex
combination of Yager and uniform negators.
- Abstract(参考訳): 近年,確率分布の否定が導入された。
このような否定の必要性は、知識ベースのシステムが、確率分布 (pd) で表される高でないような用語を使用できる場合に生じる。
例えば、高 ProFIT や高 PRICE などが考えられる。
デンプスター・シェーファー理論におけるこの否定の応用は多くの作品で検討された。
確率分布のいくつかの否定は提案されているが、どのように他の否定を構築するかは明らかではない。
本稿では,[0,1] 上の減少関数を用いた pd の点-点変換として確率分布の否定を考える。
ネゲータの生成法と対応するpdの否定法を提案し,その特性について検討する。
線形ネガネータをヤガーと均一ネガネータの凸結合として特徴づける。
関連論文リスト
- The negation of permutation mass function [3.1981440103815717]
既存の否定法は主に確率論、エビデンス理論、複雑なエビデンス理論に適用される。
ランダムな置換集合論に否定の概念を適用する方法はまだ研究されていない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T07:44:59Z) - Your Negative May not Be True Negative: Boosting Image-Text Matching
with False Negative Elimination [62.18768931714238]
提案手法は, サンプリングによる新規な偽陰性除去 (FNE) 戦略である。
その結果,提案した偽陰性除去戦略の優位性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T16:31:43Z) - Entity Aware Negative Sampling with Auxiliary Loss of False Negative
Prediction for Knowledge Graph Embedding [0.0]
我々はEANS(Entity Aware Negative Smpling)と呼ばれる新しい手法を提案する。
EANSは、整列した実体指数空間にガウス分布を採用することにより、正に類似した負の実体をサンプリングすることができる。
提案手法は, 正のサンプルサイズによらず高品質な負のサンプルを生成し, 偽の負のサンプルの影響を効果的に軽減することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T14:27:51Z) - Debiased Contrastive Learning of Unsupervised Sentence Representations [88.58117410398759]
コントラスト学習は、事前訓練された言語モデル(PLM)を改善し、高品質な文表現を導き出すのに有効である。
以前の作業は、主にランダムにトレーニングデータからバッチ内陰性またはサンプルを採用する。
我々はこれらの不適切な負の影響を軽減するための新しいフレームワーク textbfDCLR を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T05:07:43Z) - Stay Positive: Knowledge Graph Embedding Without Negative Sampling [1.8275108630751844]
損失関数に新たな正規化項を追加することにより、ネガティブサンプリングの必要性を回避できる訓練手順を提案する。
我々の2つの関係埋め込みモデル(DistMultとSimplE)の結果は、性能と速度の両面で提案の利点を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T20:09:27Z) - Mixture Proportion Estimation and PU Learning: A Modern Approach [47.34499672878859]
正の例とラベルなしの例のみを考えると、正逆負の正の正の分類器を正確に見積もることを望むかもしれない。
両方の問題の古典的な方法は、高次元の設定で分解される。
BBE(Best Bin Estimation)とCVIR(Value Ignoring Risk)の2つの簡単な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-01T14:42:23Z) - On some theoretical limitations of Generative Adversarial Networks [77.34726150561087]
GANが任意の確率分布を生成できるという一般的な仮定である。
GANが重み付き分布を生成できないことを示すExtreme Value Theoryに基づく新しい結果を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T06:10:38Z) - Deconfounding Scores: Feature Representations for Causal Effect
Estimation with Weak Overlap [140.98628848491146]
推定対象の偏りを伴わずに高い重なりを生じさせる,デコンファウンディングスコアを導入する。
分離スコアは観測データで識別可能なゼロ共分散条件を満たすことを示す。
特に,この手法が標準正規化の魅力的な代替となることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T18:50:11Z) - Contracting and Involutive Negations of Probability Distributions [0.0]
pd非依存線形ネゲータの定義において,yager negatorが重要な役割を担っていることを示す。
pd依存性ネガタのクラスに不揮発性ネガタを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T08:58:08Z) - Exponential Negation of a Probability Distribution [7.895866278697778]
提案された否定は幾何学的否定の一種と見なすことができる。
収束の反復の数は分布の要素の数に逆比例する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T08:46:51Z) - On Positive-Unlabeled Classification in GAN [130.43248168149432]
本稿では,標準GANに対する肯定的かつ未ラベルの分類問題を定義する。
その後、GANにおける差別者の訓練を安定させる新しい手法が導かれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-04T05:59:37Z)
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。