論文の概要: Survey on Deep Fuzzy Systems in regression applications: a view on interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04230v1
• Date: Fri, 9 Sep 2022 10:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-12 12:58:52.129277
• Title: Survey on Deep Fuzzy Systems in regression applications: a view on interpretability
• Title（参考訳）: 回帰応用におけるディープファジィシステムに関する調査:解釈可能性に関する考察
• Authors: Jorge S. S. J\'unior, J\'er\^ome Mendes, Francisco Souza, Cristiano Premebida
• Abstract要約: 回帰問題は、ディープラーニング(DL)技術によってますます受け入れられてきた。 これらのモデルの解釈可能性にアクセスすることは、センシティブな領域の問題に対処する上で重要な要素である。 本稿では,DLとFLSを組み合わせた既存手法の現状について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2158275183241178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Regression problems have been more and more embraced by deep learning (DL) techniques. The increasing number of papers recently published in this domain, including surveys and reviews, shows that deep regression has captured the attention of the community due to efficiency and good accuracy in systems with high-dimensional data. However, many DL methodologies have complex structures that are not readily transparent to human users. Accessing the interpretability of these models is an essential factor for addressing problems in sensitive areas such as cyber-security systems, medical, financial surveillance, and industrial processes. Fuzzy logic systems (FLS) are inherently interpretable models, well known in the literature, capable of using nonlinear representations for complex systems through linguistic terms with membership degrees mimicking human thought. Within an atmosphere of explainable artificial intelligence, it is necessary to consider a trade-off between accuracy and interpretability for developing intelligent models. This paper aims to investigate the state-of-the-art on existing methodologies that combine DL and FLS, namely deep fuzzy systems, to address regression problems, configuring a topic that is currently not sufficiently explored in the literature and thus deserves a comprehensive survey.
• Abstract（参考訳）: 回帰問題は、ディープラーニング(DL)技術によってますます受け入れられてきた。 この領域で最近発行された調査やレビューを含む論文の数が増えていることは、高次元データを持つシステムにおける効率性と精度の良さから、深い回帰がコミュニティの注目を集めていることを示している。 しかし、多くのDL手法は複雑な構造を持ち、人に対して容易に透過的でない。 これらのモデルの解釈可能性にアクセスすることは、サイバーセキュリティシステム、医療、金融監視、産業プロセスといったセンシティブな分野の問題に対処するための重要な要素である。 ファジィ論理系(FLS)は本質的に解釈可能なモデルであり、文学においてよく知られており、人間の思考を模倣するメンバーシップの学位を持つ言語用語を通して複雑なシステムに対する非線形表現を使用することができる。 説明可能な人工知能の雰囲気の中では、インテリジェントモデルを開発するための正確性と解釈可能性の間のトレードオフを検討する必要がある。 本稿では,DLとFLSを組み合わせた既存手法,すなわち深層ファジィシステムを用いて回帰問題に対処し,現在文献で十分に研究されていないトピックを整理し,総合的な調査にふさわしい手法について検討することを目的とする。

関連論文リスト

• Sycophancy in Large Language Models: Causes and Mitigations [0.0]
  大規模言語モデル (LLM) は、幅広い自然言語処理タスクにおいて顕著な機能を示した。 シコファンの行動を示す傾向は、その信頼性と倫理的展開に重大なリスクをもたらす。 本稿では, LLMにおけるサイコフィナンシーの技術的調査を行い, その原因, 影響, 潜在的な緩和戦略について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T16:56:49Z)
• Neurosymbolic AI approach to Attribution in Large Language Models [5.3454230926797734]
  ニューロシンボリックAI(NesyAI)は、ニューラルネットワークの強みと構造化されたシンボリック推論を組み合わせる。 本稿では、NesyAIフレームワークが既存の属性モデルをどのように拡張し、より信頼性が高く、解釈可能で、適応可能なシステムを提供するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T02:20:36Z)
• Ontology Embedding: A Survey of Methods, Applications and Resources [54.3453925775069]
  オントロジはドメイン知識とメタデータを表現するために広く使われている。 1つの簡単な解決策は、統計分析と機械学習を統合することである。 埋め込みに関する多くの論文が出版されているが、体系的なレビューの欠如により、研究者はこの分野の包括的な理解を妨げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T14:49:19Z)
• Machine Learning Robustness: A Primer [12.426425119438846]
  この議論はロバストネスの詳細な定義から始まり、MLモデルが様々な環境条件と予期せぬ環境条件で安定した性能を維持する能力であることを示している。 この章では、データバイアスやモデル複雑性、未特定のMLパイプラインの落とし穴など、堅牢性を阻害する要因について詳しく説明している。 議論は、デバイアスや拡張といったデータ中心のアプローチから始まる、堅牢性を促進するための改善戦略を探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T03:49:42Z)
• Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
  本稿では, 正当性検証のレンズを用いて, 逆入力の特性を包括的に解析する。 このような摂動に対する感受性に基づいてモデルを分類するために、新しい計量である逆数率(Adversarial Rate)を導入する。 本分析は, 直交入力が所定のDRLシステムの安全性にどのように影響するかを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T21:58:40Z)
• Large Language Models for Information Retrieval: A Survey [58.30439850203101]
  情報検索は、項ベースの手法から高度なニューラルモデルとの統合へと進化してきた。 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)を活用してIRシステムの改善が試みられている。 LLMとIRシステムの合流点を探索し、クエリリライト、リトリバー、リランカー、リーダーといった重要な側面を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-14T12:47:22Z)
• Explaining Relation Classification Models with Semantic Extents [1.7604348079019634]
  説明責任の欠如は、多くの現実世界のアプリケーションで現在複雑になっている要素である。 関係分類タスクにおける決定パターンを解析する概念である意味範囲を導入する。 我々は、人やモデルの意味範囲を決定するためのアノテーションツールとソフトウェアフレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T08:17:52Z)
• Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective Study [117.08431221482638]
  解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。 人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。 本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T02:22:28Z)
• Leveraging the structure of dynamical systems for data-driven modeling [111.45324708884813]
  トレーニングセットとその構造が長期予測の品質に与える影響を考察する。 トレーニングセットのインフォームドデザインは,システムの不変性と基盤となるアトラクションの構造に基づいて,結果のモデルを大幅に改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T20:09:20Z)
• A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on residual explanation [47.187609203210705]
  本稿では,大規模システムにおけるAEベースのADの制限に対処する新しい解釈可能性手法であるRXPを提案する。 実装の単純さ、計算コストの低さ、決定論的振る舞いが特徴である。 実鉄道路線のデータを用いた実験において,提案手法はSHAPよりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T15:35:45Z)

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。