Fugu-MT 論文翻訳(概要): Clustering-Based Approaches for Symbolic Knowledge Extraction

論文の概要: Clustering-Based Approaches for Symbolic Knowledge Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00234v1
Date: Tue, 1 Nov 2022 02:56:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 13:06:20.710433
Title: Clustering-Based Approaches for Symbolic Knowledge Extraction
Title（参考訳）: クラスタリングに基づく記号知識抽出手法
Authors: Federico Sabbatini and Roberta Calegari
Abstract要約: ブラックボックス(BB)として人間の視点で機能するブラックボックスは、アプリケーションが重要であれば完全に信頼できない。シンボリックな知識抽出に先立って,クラスタリングに基づく手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Opaque models belonging to the machine learning world are ever more exploited in the most different application areas. These models, acting as black boxes (BB) from the human perspective, cannot be entirely trusted if the application is critical unless there exists a method to extract symbolic and human-readable knowledge out of them. In this paper we analyse a recurrent design adopted by symbolic knowledge extractors for BB regressors - that is, the creation of rules associated with hypercubic input space regions. We argue that this kind of partitioning may lead to suboptimal solutions when the data set at hand is high-dimensional or does not satisfy symmetric constraints. We then propose a (deep) clustering-based approach to be performed before symbolic knowledge extraction to achieve better performance with data sets of any kind.
Abstract（参考訳）: 機械学習の世界に属する不透明なモデルは、最も異なるアプリケーション領域でさらに活用される。これらのモデルは、人間の見地からブラックボックス(BB)として機能し、そのアプリケーションに象徴的で人間の読みやすい知識を抽出する方法がなければ、完全に信頼できない。本稿では,bbレグレプタのシンボリック知識抽出器が採用する再帰的設計,すなわち超立方体入力空間領域に関する規則の作成について分析する。この種のパーティショニングは、手元にあるデータセットが高次元であるか対称的な制約を満たさない場合、最適以下の解をもたらすかもしれない。次に,記号的知識抽出に先立って行う(深度)クラスタリングに基づく手法を提案する。

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