論文の概要: Granule Description based on Compound Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00004v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 01:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-05 05:14:40.620048
• Title: Granule Description based on Compound Concepts
• Title（参考訳）: 複合概念に基づく顆粒記述
• Authors: Jianqin Zhou, Sichun Yang, Xifeng Wang and Wanquan Liu
• Abstract要約: 本稿では,両極性概念と共通・必要概念という,2種類の複合概念を提案する。 我々は,5種類の概念に対して,記述不能な顆粒の簡潔で統一された等価条件を導出し,記述不能な顆粒の記述法にアプローチした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.657202839641533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concise granule descriptions for describable granules and approaching description methods for indescribable granules are challenging and important issues in granular computing. The concept with only common attributes has been frequently studied. To investigate the granules with some special needs, we propose two new types of compound concepts in this paper: bipolar concept and common-and-necessary concept. Based on the definitions of concept-forming operations, the logical formulas are derived for each of the following types of concepts: formal concept, three-way concept, object oriented concept, bipolar concept and common-and-necessary concept. Furthermore, by utilizing the logical relationship among various concepts, we have derived concise and unified equivalent conditions for describable granules and approaching description methods for indescribable granules for all five kinds of concepts.
• Abstract（参考訳）: 粒状粒状体に対する簡潔な粒状記述と、相容れない粒状体の記述方法の接近は、粒状計算において困難かつ重要な課題である。 共通属性のみを持つ概念は、しばしば研究されている。 そこで本論文では, 顆粒の特殊性を調べるために, バイポーラ概念と共通・必要概念という2つの新しい概念を提案する。 概念形成操作の定義に基づいて、論理式は形式的概念、三方向的概念、オブジェクト指向的概念、双極的概念、および共通および必要概念の各種類の概念に対して導出される。 さらに, 様々な概念間の論理的な関係を利用して, 記述可能顆粒の簡潔かつ統一的な等価条件を導出し, 5種類の概念すべてに対して記述不能顆粒の記述法に近づいた。

関連論文リスト

• Separable Multi-Concept Erasure from Diffusion Models [52.51972530398691]
  大規模拡散モデルから安全でない概念を排除するために,分離可能なマルチコンセプト消去器(SepME)を提案する。 後者は最適化可能なモデルウェイトを分離し、各ウェイトインクリメントは特定の概念の消去に対応する。 広範囲にわたる実験は, 概念の排除, モデル性能の保存, 各種概念の消去・回復における柔軟性の確保に, アプローチの有効性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T11:10:57Z)
• Multi-dimensional concept discovery (MCD): A unifying framework with completeness guarantees [1.9465727478912072]
  本稿では,概念レベルの完全性関係を満たす従来のアプローチの拡張として,多次元概念発見(MCD)を提案する。 より制約のある概念定義に対するMDDの優位性を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T18:53:19Z)
• Concept Activation Regions: A Generalized Framework For Concept-Based Explanations [95.94432031144716]
  既存の手法では、概念を説明する例は、ディープニューラルネットワークの潜伏空間の一定の方向にマッピングされていると仮定している。 そこで本研究では,DNNの潜在空間において,異なるクラスタに分散した概念例を提案する。 この概念活性化領域(CAR)は、グローバルな概念に基づく説明と局所的な概念に基づく特徴の重要性をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T17:59:03Z)
• Concept Gradient: Concept-based Interpretation Without Linear Assumption [77.96338722483226]
  概念活性化ベクトル(Concept Activation Vector, CAV)は、与えられたモデルと概念の潜在表現の間の線形関係を学習することに依存する。 我々は、線形概念関数を超えて概念に基づく解釈を拡張する概念グラディエント(CG)を提案した。 我々は、CGがおもちゃの例と実世界のデータセットの両方でCAVより優れていることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T17:06:46Z)
• Automatic Concept Extraction for Concept Bottleneck-based Video Classification [58.11884357803544]
  本稿では,概念に基づくビデオ分類に必要かつ十分な概念抽象セットを厳格に構成する概念発見抽出モジュールを提案する。 提案手法は,自然言語における概念概念の抽象概念を応用し,複雑なタスクに概念ボトルネック法を一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-21T06:22:35Z)
• ConceptDistil: Model-Agnostic Distillation of Concept Explanations [4.462334751640166]
  概念に基づく説明は、非技術的人間のためのモデルの解釈可能性ギャップを埋めることを目的としている。 知識蒸留を用いたブラックボックス分類器に概念記述をもたらす方法であるConceptDistilを提案する。 実世界のユースケースでConceptDistilを検証することで、両方のタスクを最適化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T08:58:54Z)
• FALCON: Fast Visual Concept Learning by Integrating Images, Linguistic descriptions, and Conceptual Relations [99.54048050189971]
  自然に発生する複数のデータストリームによってガイドされる新しい視覚概念を素早く学習するフレームワークを提案する。 学習された概念は、未知の画像について推論することで質問に答えるなど、下流のアプリケーションをサポートする。 合成と実世界の両方のデータセットにおけるモデルの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T19:45:00Z)
• Human-Centered Concept Explanations for Neural Networks [47.71169918421306]
  概念活性化ベクトル(Concept Activation Vectors, CAV)のクラスを含む概念的説明を紹介する。 次に、自動的に概念を抽出するアプローチと、それらの注意事項に対処するアプローチについて議論する。 最後に、このような概念に基づく説明が、合成設定や実世界の応用において有用であることを示すケーススタディについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-25T01:27:31Z)
• Concept and Attribute Reduction Based on Rectangle Theory of Formal Concept [5.657202839641533]
  形式概念には、中核概念、相対的必要概念、不要概念の3種類が存在することが知られている。 比較的必要な概念と不要な概念に対する新たな判断結果を示す。 形式的概念の集合の拡張を保ちながら属性を減少させる高速アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T02:10:08Z)
• Classifying concepts via visual properties [5.1652563977194434]
  本稿では,物質概念のレキシコ・セマンティック階層を構築するための一般的な手法を紹介する。 重要なノベルティは、階層構造が物質概念の視覚的性質を利用するように構築されていることである。 アプローチの有効性は、進行中のプロジェクトのハイライトを提供することによって実証されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T22:24:30Z)

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。