論文の概要: Interpretable Mixture Density Estimation by use of Differentiable Tree-module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03616v1
• Date: Sat, 8 May 2021 07:29:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 15:17:18.341752
• Title: Interpretable Mixture Density Estimation by use of Differentiable Tree-module
• Title（参考訳）: 微分木モジュールを用いた解釈可能な混合密度推定
• Authors: Ryuichi Kanoh, Tomu Yanabe
• Abstract要約: 解釈可能な木構造を利用した混合密度推定法を提案する。 時間不変情報キャッシュに基づく高速な推論手順は、高速かつ解釈性の両方を達成する。
• 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: In order to develop reliable services using machine learning, it is important to understand the uncertainty of the model outputs. Often the probability distribution that the prediction target follows has a complex shape, and a mixture distribution is assumed as a distribution that uncertainty follows. Since the output of mixture density estimation is complicated, its interpretability becomes important when considering its use in real services. In this paper, we propose a method for mixture density estimation that utilizes an interpretable tree structure. Further, a fast inference procedure based on time-invariant information cache achieves both high speed and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習を用いて信頼性の高いサービスを開発するためには,モデル出力の不確実性を理解することが重要である。 予測対象が従う確率分布は複雑であり、不確実性が従う分布として混合分布が仮定されることが多い。 混合密度推定の出力は複雑であるため、実際のサービスでの利用を考えると、その解釈性が重要となる。 本稿では,解釈可能な木構造を用いた混合密度推定手法を提案する。 さらに、時間不変情報キャッシュに基づく高速推論処理は、高速かつ解釈性の両方を達成する。

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