論文の概要: Neural-based classification rule learning for sequential data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11286v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 11:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 15:31:14.115668
• Title: Neural-based classification rule learning for sequential data
• Title（参考訳）: 逐次データのためのニューラルネットワークによる分類規則学習
• Authors: Marine Collery, Philippe Bonnard, Fran\c{c}ois Fages and Remy Kusters
• Abstract要約: 本稿では,ルールに基づく二項分類のための局所パターンとグローバルパターンの両方を識別する,新しい可微分完全解釈法を提案する。 解釈可能なニューラルネットワークを備えた畳み込みバイナリニューラルネットワークと、動的に強化された間隔に基づくトレーニング戦略で構成されている。 合成データセットおよびオープンソースペプチドデータセットに対するアプローチの有効性と有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Discovering interpretable patterns for classification of sequential data is of key importance for a variety of fields, ranging from genomics to fraud detection or more generally interpretable decision-making. In this paper, we propose a novel differentiable fully interpretable method to discover both local and global patterns (i.e. catching a relative or absolute temporal dependency) for rule-based binary classification. It consists of a convolutional binary neural network with an interpretable neural filter and a training strategy based on dynamically-enforced sparsity. We demonstrate the validity and usefulness of the approach on synthetic datasets and on an open-source peptides dataset. Key to this end-to-end differentiable method is that the expressive patterns used in the rules are learned alongside the rules themselves.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルデータの分類のための解釈可能なパターンの発見は、ゲノム学から不正検出、あるいはより一般的に解釈可能な意思決定まで、さまざまな分野において重要な意味を持つ。 本稿では,ルールに基づく二項分類のための局所的パターンと大域的パターン(相対的・絶対的時間的依存)の両方を識別する,新しい可微分完全解釈法を提案する。 解釈可能なニューラルネットワークを備えた畳み込みバイナリニューラルネットワークと、動的に強化された間隔に基づくトレーニング戦略で構成される。 合成データセットおよびオープンソースペプチドデータセットに対するアプローチの有効性と有用性を示す。 このエンドツーエンドの微分可能な方法の鍵は、ルールで使われる表現力のあるパターンがルールそのものと共に学習されることです。

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