論文の概要: Preferential Structures for Comparative Probabilistic Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02287v1
- Date: Tue, 6 Apr 2021 05:00:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-07 13:56:06.345439
- Title: Preferential Structures for Comparative Probabilistic Reasoning
- Title(参考訳): 比較確率的推論のための優先構造
- Authors: Matthew Harrison-Trainor, Wesley H. Holliday, and Thomas F. Icard III
- Abstract要約: 優先的アプローチの自然な修正は確率論的アプローチと全く同じ論理体系をもたらすことを示す。
非単調論理学や信念修正の研究で用いられるのと同じ優先構造は、相対確率論的推論の研究で用いられる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0646127669654826
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Qualitative and quantitative approaches to reasoning about uncertainty can
lead to different logical systems for formalizing such reasoning, even when the
language for expressing uncertainty is the same. In the case of reasoning about
relative likelihood, with statements of the form $\varphi\succsim\psi$
expressing that $\varphi$ is at least as likely as $\psi$, a standard
qualitative approach using preordered preferential structures yields a
dramatically different logical system than a quantitative approach using
probability measures. In fact, the standard preferential approach validates
principles of reasoning that are incorrect from a probabilistic point of view.
However, in this paper we show that a natural modification of the preferential
approach yields exactly the same logical system as a probabilistic
approach--not using single probability measures, but rather sets of probability
measures. Thus, the same preferential structures used in the study of
non-monotonic logics and belief revision may be used in the study of
comparative probabilistic reasoning based on imprecise probabilities.
- Abstract(参考訳): 不確実性に関する推論に対する定性的かつ定量的なアプローチは、不確実性を表現する言語が同じである場合でも、そのような推論を形式化するための異なる論理体系につながる。
相対的可能性に関する推論の場合、$\varphi\succsim\psi$ という形式で $\varphi$ が少なくとも$\psi$ と同じ確率であることを示す場合、事前順序付けされた優先構造を用いた標準的な定性的アプローチは、確率測度を用いた定量的アプローチよりも劇的に異なる論理体系をもたらす。
実際、標準的な優先的なアプローチは確率論的観点から間違っている推論の原則を検証する。
しかし、本論文では、優先的アプローチの自然な修正は、単一の確率測度ではなく、むしろ確率測度の集合を用いて、確率論的なアプローチと全く同じ論理体系をもたらすことを示す。
したがって、非単調論理の研究や信念の改訂で用いられる同じ優先構造は、不正確な確率に基づく相対確率的推論の研究にも用いられる。
関連論文リスト
- Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。
本手法は, 精度の高い問題に特に適している。
提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T00:10:21Z) - A Robustness Analysis of Blind Source Separation [91.3755431537592]
ブラインドソース分離(BSS)は、変換$f$が可逆であるが未知であるという条件の下で、その混合である$X=f(S)$から観測されていない信号を復元することを目的としている。
このような違反を分析し、その影響を$X$から$S$のブラインドリカバリに与える影響を定量化するための一般的なフレームワークを提案する。
定義された構造的仮定からの偏差に対する一般的なBSS溶出は、明示的な連続性保証という形で、利益的に分析可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T16:30:51Z) - $\omega$PAP Spaces: Reasoning Denotationally About Higher-Order,
Recursive Probabilistic and Differentiable Programs [64.25762042361839]
$omega$PAP 空間は表現的微分可能および確率的プログラミング言語についての推論のための空間である。
我々の意味論は、最も実践的な確率的で微分可能なプログラムに意味を割り当てるのに十分である。
確率プログラムのトレース密度関数のほぼすべての微分可能性を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-21T12:50:05Z) - Certifying Fairness of Probabilistic Circuits [33.1089249944851]
本稿では,確率論的モデル,すなわち確率論的回路の一般クラスにおいて,識別パターンを探索するアルゴリズムを提案する。
また、指数関数的に多くの識別パターンを効果的に要約できる最小パターン、最大パターン、最適パターンなどの新しいパターンのクラスも導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-05T18:36:45Z) - Probabilistic Deduction: an Approach to Probabilistic Structured
Argumentation [1.027974860479791]
確率的推論(英: Probabilistic Deduction、PD)は確率的構造的議論に対するアプローチである。
PDは確率論的推論と議論的推論を統一するフレームワークを提供する。
これは、結合分布が外部ソースとして仮定されない確率的構造化議論における最初の研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T03:58:38Z) - Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in
NLI [60.142926537264714]
本稿では, 忠実度スルー・カウンタファクトの方法論について紹介する。
これは、説明に表される論理述語に基づいて、反実仮説を生成する。
そして、そのモデルが表現された論理と反ファクトの予測が一致しているかどうかを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T03:40:59Z) - A Logic-based Tractable Approximation of Probability [0.0]
我々は、命題確率関数が深さ有界なリーフ関数の階層によって近似できる条件を特定する。
確率の近似が不確実な推論につながることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-06T13:25:12Z) - The intersection probability: betting with probability intervals [7.655239948659381]
本稿では,不確実性に対する幾何学的アプローチの枠組みにおいて,元来は信念関数に導かれる変換である交叉確率の利用を提案する。
本稿では,確率区間に関する意思決定の枠組みについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-05T17:35:06Z) - Logical Credal Networks [87.25387518070411]
本稿では,論理と確率を組み合わせた先行モデルの多くを一般化した表現的確率論的論理である論理的クレダルネットワークを紹介する。
本稿では,不確実性のあるマスターミンドゲームを解くこと,クレジットカード詐欺を検出することを含む,最大後部推論タスクの性能について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T00:00:47Z) - Invariant Rationalization [84.1861516092232]
典型的な合理化基準、すなわち最大相互情報(MMI)は、合理性のみに基づいて予測性能を最大化する合理性を見つける。
ゲーム理論の不変な有理化基準を導入し、各環境において同じ予測器を最適にするために、有理を制約する。
理論的にも実証的にも、提案された理性は、素早い相関を除外し、異なるテストシナリオをより一般化し、人間の判断とよく一致させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-22T00:50:27Z)
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。