Fugu-MT 論文翻訳(概要): A note on incorrect inferences in non-binary qualitative probabilistic networks

論文の概要: A note on incorrect inferences in non-binary qualitative probabilistic networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09344v3
Date: Thu, 25 Jan 2024 18:16:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-26 19:02:50.281251
Title: A note on incorrect inferences in non-binary qualitative probabilistic networks
Title（参考訳）: 非二項質的確率的ネットワークにおける誤推定に関する一考察
Authors: Jack Storror Carter
Abstract要約: 非二項 QPN で得られた多くの推論が数学的に真ではないことを示す。このような誤った推論の例を示し、解決の可能性について簡単に論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Qualitative probabilistic networks (QPNs) combine the conditional independence assumptions of Bayesian networks with the qualitative properties of positive and negative dependence. They formalise various intuitive properties of positive dependence to allow inferences over a large network of variables. However, we will demonstrate in this paper that, due to an incorrect symmetry property, many inferences obtained in non-binary QPNs are not mathematically true. We will provide examples of such incorrect inferences and briefly discuss possible resolutions.
Abstract（参考訳）: 定性的確率ネットワーク(QPN)はベイズネットワークの条件的独立仮定と正および負の依存の定性的性質を結合する。正依存の様々な直感的な性質を定式化し、変数の大きなネットワーク上の推論を可能にする。しかし、本論文では、不正確な対称性により、非バイナリqpnで得られる多くの推論は数学的に真ではないことを示す。このような誤った推論の例を示し、可能な解決法を簡単に議論する。

関連論文リスト

A Framework for Variational Inference of Lightweight Bayesian Neural Networks with Heteroscedastic Uncertainties [0.31457219084519006]
異種性失語症とてんかんのばらつきを学習したBNNパラメータのばらつきに埋め込むことができることを示す。軽量BNNに適したサンプリング不要な変分推論のための比較的単純なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-22T13:24:43Z)
A Characterization Theorem for Equivariant Networks with Point-wise Activations [13.00676132572457]
回転同変ネットワークは、連結コンパクト群に対して同変である任意のネットワークに対してのみ不変であることを示す。本稿では, 畳み込み可能な畳み込み型ニューラルネットワークの特徴空間が, 自明な表現であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-17T14:30:46Z)
Non Commutative Convolutional Signal Models in Neural Networks: Stability to Small Deformations [111.27636893711055]
非可換畳み込みフィルタのフィルタ特性と安定性について検討する。この結果は,グループニューラルネットワーク,マルチグラフニューラルネットワーク,四元系ニューラルネットワークに直接影響する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-05T20:27:22Z)
Uncertainty of Feed Forward Neural Networks Recognizing Quantum Contextuality [2.5665227681407243]
ベイズニューラルネットワーク(BNN)による精度と不確実性の両方を推定する強力な手法偏りのあるデータセットを用いてトレーニングした後でも、BNNが確実な不確実性推定の能力をいかに強調できるかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-27T17:33:46Z)
Curvature-informed multi-task learning for graph networks [56.155331323304]
最先端のグラフニューラルネットワークは、複数の特性を同時に予測しようとする。この現象の潜在的な説明として、各特性の損失面の曲率が大きく異なり、非効率な学習につながる可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-02T18:18:41Z)
Fixed Points of Cone Mapping with the Application to Neural Networks [1.0660480034605242]
関数のスケーラビリティを仮定することなく、コーン写像の固定点の存在条件を導出する。特定の非負のデータの場合、写像が非負であれば、非負の重みしか持たないとは言い切れない。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-20T14:43:45Z)
NUQ: Nonparametric Uncertainty Quantification for Deterministic Neural Networks [151.03112356092575]
本研究では,Nadaraya-Watson の条件付きラベル分布の非パラメトリック推定に基づく分類器の予測の不確かさの測定方法を示す。種々の実世界の画像データセットにおける不確実性推定タスクにおいて,本手法の強い性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-07T12:30:45Z)
A Bit More Bayesian: Domain-Invariant Learning with Uncertainty [111.22588110362705]
ドメインの一般化は、ドメインシフトと、ターゲットドメインデータのアクセス不能に起因する不確実性のために困難である。本稿では,変分ベイズ推定に基づく確率的枠組みを用いて,両課題に対処する。 2層ベイズ型ニューラルネットワークで共同で確立されたドメイン不変表現と分類器を導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-09T21:33:27Z)
Sampling-free Variational Inference for Neural Networks with Multiplicative Activation Noise [51.080620762639434]
サンプリングフリー変動推論のための後方近似のより効率的なパラメータ化を提案する。提案手法は,標準回帰問題に対する競合的な結果をもたらし,大規模画像分類タスクに適している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-15T16:16:18Z)
Multidimensional Uncertainty-Aware Evidential Neural Networks [21.716045815385268]
非可逆性(OOD)検出問題を解決するために、WGAN-ENN(WENN)と呼ばれる新しい不確実性認識NNを提案する。我々は、Wasserstein Generative Adrial Network(WGAN)とENNを組み合わせて、あるクラスの事前知識でモデルを共同で訓練するハイブリッドアプローチを採用した。 WENNによる不確実性の推定は、OODサンプルと境界サンプルを有意に区別するのに役立つことを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-26T04:28:56Z)
GANs with Conditional Independence Graphs: On Subadditivity of Probability Divergences [70.30467057209405]
GAN(Generative Adversarial Networks)は、データセットの基盤となる分布を学習するための現代的な手法である。 GANは、基礎となるディストリビューションに関する追加情報がないモデルフリーで設計されている。本稿では,ベイズネット/MRFの近傍に単純な識別器群を用いたモデルベースGANの設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-02T04:31:22Z)

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。