論文の概要: pRSL: Interpretable Multi-label Stacking by Learning Probabilistic Rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13850v1
- Date: Fri, 28 May 2021 14:06:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-31 16:32:44.772800
- Title: pRSL: Interpretable Multi-label Stacking by Learning Probabilistic Rules
- Title（参考訳）: prsl:確率的ルールの学習による解釈可能なマルチラベル積み重ね
- Authors: Kirchhof Michael and Schmid Lena and Reining Christopher and ten
Hompel Michael and Pauly Markus
- Abstract要約: 本稿では,確率論的命題論理則と信念伝播を用いた確率論的ルールスタックリング(pRSL)を提案し,その基礎となる分類器の予測と組み合わせる。
精度と近似推論と学習のためのアルゴリズムを導出し、様々なベンチマークデータセット上でpRSLが最先端の性能に達することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A key task in multi-label classification is modeling the structure between
the involved classes. Modeling this structure by probabilistic and
interpretable means enables application in a broad variety of tasks such as
zero-shot learning or learning from incomplete data. In this paper, we present
the probabilistic rule stacking learner (pRSL) which uses probabilistic
propositional logic rules and belief propagation to combine the predictions of
several underlying classifiers. We derive algorithms for exact and approximate
inference and learning, and show that pRSL reaches state-of-the-art performance
on various benchmark datasets.
In the process, we introduce a novel multicategorical generalization of the
noisy-or gate. Additionally, we report simulation results on the quality of
loopy belief propagation algorithms for approximate inference in bipartite
noisy-or networks.
- Abstract（参考訳）: マルチラベル分類における重要なタスクは、関連するクラス間の構造をモデル化することである。
この構造を確率論的かつ解釈可能な方法でモデル化することで、ゼロショット学習や不完全データからの学習といった幅広いタスクに応用することができる。
本稿では,確率論的命題論理則と信念伝播を用いた確率論的ルール積み重ね学習器(pRSL)を提案する。
推定と学習の正確かつ近似的なアルゴリズムを導出し、prslが様々なベンチマークデータセットで最先端の性能に達することを示す。
そこで本研究では,ノイズゲートの新たな多カテゴリー一般化を提案する。
さらに,両部雑音やネットワークにおける近似推論のためのループ的信念伝播アルゴリズムの品質に関するシミュレーション結果を報告する。
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