論文の概要: Approximating the Shapley Value without Marginal Contributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00736v5
• Date: Tue, 30 Jan 2024 10:34:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 19:52:12.280755
• Title: Approximating the Shapley Value without Marginal Contributions
• Title（参考訳）: マージナルコントリビューションを伴わないシェープリー値の近似
• Authors: Patrick Kolpaczki, Viktor Bengs, Maximilian Muschalik, Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: 協調ゲームにおいてプレイヤーに有意義な貢献価値を割り当てる最も一般的な手法であるShapley値は最近、説明可能な人工知能において集中的に使用されている。 本稿では,余剰寄与の概念から分離されたShapley値の表現に基づく2つのパラメータフリーおよびドメイン非依存近似アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.539320505465149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Shapley value, which is arguably the most popular approach for assigning a meaningful contribution value to players in a cooperative game, has recently been used intensively in explainable artificial intelligence. Its meaningfulness is due to axiomatic properties that only the Shapley value satisfies, which, however, comes at the expense of an exact computation growing exponentially with the number of agents. Accordingly, a number of works are devoted to the efficient approximation of the Shapley value, most of them revolve around the notion of an agent's marginal contribution. In this paper, we propose with SVARM and Stratified SVARM two parameter-free and domain-independent approximation algorithms based on a representation of the Shapley value detached from the notion of marginal contribution. We prove unmatched theoretical guarantees regarding their approximation quality and provide empirical results including synthetic games as well as common explainability use cases comparing ourselves with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 協調ゲームにおいてプレイヤーに有意義な貢献価値を割り当てる最も一般的な手法であるShapley値は最近、説明可能な人工知能において集中的に使用されている。 その意味性は、シャプリー値のみが満足する公理的な性質のためであるが、エージェントの数で指数関数的に増加する正確な計算を犠牲にしている。 したがって、多くの研究がシェープリー値の効率的な近似に費やされているが、そのほとんどはエージェントの限界貢献の概念に反するものである。 本稿では,余剰寄与の概念から分離されたShapley値の表現に基づいて,SVARM と Stratified SVARM の2つのパラメータフリーおよびドメイン非依存近似アルゴリズムを提案する。 我々は,その近似的品質に関する不一致の理論的保証を証明し,合成ゲームを含む経験的結果と,最先端手法と比較する一般的な説明可能性ユースケースを提供する。

関連論文リスト

• From Abstract to Actionable: Pairwise Shapley Values for Explainable AI [0.8192907805418583]
  提案するPairwise Shapley Valuesは,特徴属性を明示的,人間関連性のある比較に基礎を置く新しいフレームワークである。 本手法では,一値命令と組み合わせたペアワイズ参照選択を導入し,直観的,モデルに依存しない説明を行う。 Pairwise Shapley Valuesは多種多様な回帰・分類シナリオにおける解釈可能性を高めることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T04:20:18Z)
• Shapley Value Approximation Based on k-Additive Games [21.023521613326654]
  シェープリー値(Shapley value)は、支払いを複数のエージェントに分けなければならない公平な分割問題に対する一般的な解である。 その人気と公理的な正当化にもかかわらず、Shapleyの値は、関係するエンティティの数と指数関数的にスケールする計算複雑性に悩まされている。 我々は、$k$-additive surrogateゲームに適合する新しい近似法であるSVA$k_textADD$を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T08:52:57Z)
• Statistical Inference for Temporal Difference Learning with Linear Function Approximation [62.69448336714418]
  The consistency properties of TD learning with Polyak-Ruppert averaging and linear function approximation。 まず、分散に明示的に依存し、弱い条件下で保持する新しい高次元確率収束保証を導出する。 さらに、文献よりも高速な速度を保証する凸集合のクラスに対して、洗練された高次元ベリー-エッセイン境界を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T15:34:44Z)
• Fast Shapley Value Estimation: A Unified Approach [71.92014859992263]
  冗長な手法を排除し、単純で効率的なシェープリー推定器SimSHAPを提案する。 既存手法の解析において、推定器は特徴部分集合からランダムに要約された値の線形変換として統一可能であることを観察する。 実験により,SimSHAPの有効性が検証され,精度の高いShapley値の計算が大幅に高速化された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T06:09:24Z)
• DU-Shapley: A Shapley Value Proxy for Efficient Dataset Valuation [23.646508094051768]
  我々は、データセットのバリュエーションの問題、すなわち、インクリメンタルゲインを定量化する問題を考える。 Shapleyの値は、その正式な公理的正当化のためにデータセットのバリュエーションを実行する自然なツールである。 本稿では,離散一様分布下での予測として表現される離散一様シャプリーと呼ばれる新しい近似を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-03T10:22:50Z)
• Efficient Shapley Values Estimation by Amortization for Text Classification [66.7725354593271]
  我々は,各入力特徴のシェープ値を直接予測し,追加のモデル評価を行なわずに補正モデルを開発する。 2つのテキスト分類データセットの実験結果から、アモルタイズされたモデルでは、Shapley Valuesを最大60倍のスピードアップで正確に見積もっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T16:19:13Z)
• A $k$-additive Choquet integral-based approach to approximate the SHAP values for local interpretability in machine learning [8.637110868126546]
  本稿では,Shapley値に基づく機械学習モデルに対する解釈可能性の提供を目的とする。 Kernel SHAPと呼ばれるSHAPベースの手法は、計算労力を少なくしてそのような値を近似する効率的な戦略を採用する。 得られた結果から,提案手法ではSHAP値に近似するために属性の連立性に関する計算がより少ないことが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T22:34:50Z)
• SHAP-XRT: The Shapley Value Meets Conditional Independence Testing [21.794110108580746]
  そこで本研究では,Shapleyに基づく説明手法と条件付き独立性テストが密接に関連していることを示す。 本研究では,条件付きランダム化テスト(CRT, Conditional Randomization Test)にインスパイアされたテスト手法であるSHAPley Explanation Randomization Test(SHAP-XRT)を紹介した。 我々は、Shapley値自体が大域(つまり全体)のnull仮説の期待$p$-値に上限を与えることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T16:28:54Z)
• A Unified Framework for Multi-distribution Density Ratio Estimation [101.67420298343512]
  バイナリ密度比推定(DRE)は多くの最先端の機械学習アルゴリズムの基礎を提供する。 ブレグマン最小化の発散の観点から一般的な枠組みを開発する。 我々のフレームワークはバイナリDREでそれらのフレームワークを厳格に一般化する手法に導かれることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T01:23:20Z)
• Collective eXplainable AI: Explaining Cooperative Strategies and Agent Contribution in Multiagent Reinforcement Learning with Shapley Values [68.8204255655161]
  本研究は,シェープリー値を用いたマルチエージェントRLにおける協調戦略を説明するための新しい手法を提案する。 結果は、差別的でない意思決定、倫理的かつ責任あるAI由来の意思決定、公正な制約の下での政策決定に影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T10:28:57Z)
• $\gamma$-ABC: Outlier-Robust Approximate Bayesian Computation Based on a Robust Divergence Estimator [95.71091446753414]
  最寄りの$gamma$-divergence推定器をデータ差分尺度として用いることを提案する。 本手法は既存の不一致対策よりも高いロバスト性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T06:09:27Z)

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。