論文の概要: Catastrophe, Compounding & Consistency in Choice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06804v1
- Date: Fri, 12 Nov 2021 16:33:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-15 13:44:36.352278
- Title: Catastrophe, Compounding & Consistency in Choice
- Title(参考訳): 選択におけるカタストロフィと複合と一貫性
- Authors: Chris Gagne and Peter Dayan
- Abstract要約: 条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)は、稀で破滅的な出来事が決定よりも与える影響を正確に特徴づける。
これらの例は、リスク態度を特徴付けることを目的として、将来の実験を基礎にすることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.974890682815778
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conditional value-at-risk (CVaR) precisely characterizes the influence that
rare, catastrophic events can exert over decisions. Such characterizations are
important for both normal decision-making and for psychiatric conditions such
as anxiety disorders -- especially for sequences of decisions that might
ultimately lead to disaster. CVaR, like other well-founded risk measures,
compounds in complex ways over such sequences -- and we recently formalized
three structurally different forms in which risk either averages out or
multiplies. Unfortunately, existing cognitive tasks fail to discriminate these
approaches well; here, we provide examples that highlight their unique
characteristics, and make formal links to temporal discounting for the two of
the approaches that are time consistent. These examples can ground future
experiments with the broader aim of characterizing risk attitudes, especially
for longer horizon problems and in psychopathological populations.
- Abstract(参考訳): 条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)は、稀で破滅的な出来事が決定よりも与える影響を正確に特徴づける。
このような特徴は、通常の意思決定にも、不安障害などの精神疾患にも、特に災害につながる可能性のある一連の意思決定にも重要である。
CVaRは、他のよく確立されたリスク対策と同様に、このようなシーケンスを複雑に巡り、最近、リスクが平均または倍数になる3つの構造的に異なる形態を定式化した。
残念なことに、既存の認知タスクはこれらのアプローチをうまく区別することができない。ここでは、これらのユニークな特徴を強調し、時間的一貫した2つのアプローチの時間的割引を公式にリンクする例を挙げる。
これらの例は、特に長期の地平線問題や精神病理学的集団において、リスク態度を特徴づけることを目的とした将来の実験の基礎となる。
関連論文リスト
- HACSurv: A Hierarchical Copula-based Approach for Survival Analysis with Dependent Competing Risks [51.95824566163554]
HACSurvは、競合するリスクを持つデータから構造や原因特異的生存関数を学習する生存分析手法である。
リスクと検閲の間の依存関係をキャプチャすることで、HACSurvはより良い生存予測を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-19T18:52:18Z) - On the Identification of Temporally Causal Representation with Instantaneous Dependence [50.14432597910128]
時間的因果表現学習は時系列観測から潜在因果過程を特定することを目的としている。
ほとんどの方法は、潜在因果過程が即時関係を持たないという仮定を必要とする。
我々は,インスタントtextbfOus textbfLatent dynamics のための textbfIDentification フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T08:08:05Z) - Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction [55.77015419028725]
しきい値とトレードオフパラメータが適応的に選択された場合、リスクの有効な制御を可能にする手法を開発する。
提案手法は単調なリスクとほぼ単調なリスクをサポートするが,それ以外は分布的な仮定はしない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T17:28:06Z) - Two Types of AI Existential Risk: Decisive and Accumulative [3.5051464966389116]
本稿では,従来の「決定型AI x-リスク仮説」と「累積型AI x-リスク仮説」を対比する。
累積仮説は、インクリメンタルなAIリスクが徐々に収束し、トリガーイベントが不可逆的な崩壊をもたらすまでレジリエンスを損なう、沸騰するカエルのシナリオを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-15T17:06:02Z) - Capsa: A Unified Framework for Quantifying Risk in Deep Neural Networks [142.67349734180445]
ディープニューラルネットワークにリスク認識を提供する既存のアルゴリズムは複雑でアドホックである。
ここでは、リスク認識でモデルを拡張するためのフレームワークであるcapsaを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T02:07:47Z) - Continuous Risk Measures for Driving Support [0.0]
モデルに基づくリスク尺度を3つ比較し,そのステンジスを評価し,定量的に定性的に検証した。
我々は,スパース臨界事象といわゆる生存条件の統計に基づいて,新たなリスク尺度を導出する。
その結果、サバイバル分析により、その固い理論的根拠によって支持される近クレーシュおよび非クレーシュのケースにおいて、早期発見時のクラッシュと偽陽性検出の少ないことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T15:54:37Z) - Two steps to risk sensitivity [4.974890682815778]
条件付きバリュー・アット・リスク(CVaR)は、人間と動物の計画のモデル化のためのリスク尺度である。
CVaRに対する従来の分布的アプローチを逐次的に導入し、人間の意思決定者の選択を再分析する。
次に,リスク感度,すなわち時間的整合性,さらに重要な特性について考察し,CVaRの代替案を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-12T16:27:47Z) - SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event
Data [83.50281440043241]
時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。
本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-26T20:13:17Z) - Enabling risk-aware Reinforcement Learning for medical interventions
through uncertainty decomposition [9.208828373290487]
複雑な制御と意思決定の問題に対処するためのツールとして強化学習(RL)が登場している。
エージェントが学習した明らかに最適なポリシーと、実際の展開の間のギャップを埋めることは、しばしば困難である。
本稿では,各不確実性のネット効果を分解して不確かさを再現するために,分布的アプローチ (UA-DQN) を再キャストする方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-16T09:36:53Z) - A General Framework for Survival Analysis and Multi-State Modelling [70.31153478610229]
ニューラル常微分方程式を多状態生存モデル推定のためのフレキシブルで一般的な方法として用いる。
また,本モデルでは,サバイバルデータセット上での最先端性能を示すとともに,マルチステート環境での有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-08T19:24:54Z)
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。