論文の概要: Learnability of Competitive Threshold Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03750v1
- Date: Sun, 8 May 2022 01:11:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-15 05:01:06.172770
- Title: Learnability of Competitive Threshold Models
- Title(参考訳): 競合閾値モデルの学習可能性
- Authors: Yifan Wang and Guangmo Tong
- Abstract要約: 理論的観点から,競合しきい値モデルの学習可能性について検討する。
ニューラルネットワークによって競合しきい値モデルをシームレスにシミュレートする方法を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.005966612053262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modeling the spread of social contagions is central to various applications
in social computing. In this paper, we study the learnability of the
competitive threshold model from a theoretical perspective. We demonstrate how
competitive threshold models can be seamlessly simulated by artificial neural
networks with finite VC dimensions, which enables analytical sample complexity
and generalization bounds. Based on the proposed hypothesis space, we design
efficient algorithms under the empirical risk minimization scheme. The
theoretical insights are finally translated into practical and explainable
modeling methods, the effectiveness of which is verified through a sanity check
over a few synthetic and real datasets. The experimental results promisingly
show that our method enjoys a decent performance without using excessive data
points, outperforming off-the-shelf methods.
- Abstract(参考訳): 社会的伝染の拡散のモデル化は、社会コンピューティングにおける様々な応用の中心である。
本稿では,理論的観点から,競合しきい値モデルの学習可能性について検討する。
本稿では,有限VC次元の人工ニューラルネットワークで競合しきい値モデルをシームレスにシミュレートし,解析的なサンプルの複雑性と一般化バウンダリを実現する方法を示す。
提案する仮説空間に基づいて,経験的リスク最小化手法により効率的なアルゴリズムを設計する。
理論的な洞察は最終的に実用的で説明可能なモデリング手法に変換され、その効果は数個の合成および実際のデータセットに対する正当性チェックによって検証される。
実験結果から,本手法は過剰なデータポイントを使わずに良好な性能を享受できることを示す。
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