Fugu-MT 論文翻訳(概要): Axiomatic characterization of pointwise Shapley decompositions

論文の概要: Axiomatic characterization of pointwise Shapley decompositions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07773v1
Date: Tue, 14 Mar 2023 10:24:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-03-15 15:28:42.784883
Title: Axiomatic characterization of pointwise Shapley decompositions
Title（参考訳）: 点状シャプリー分解の公理的特性
Authors: Marcus C Christiansen
Abstract要約: 様々な応用における一般的な問題は、入力変数に対する関数の出力の加法分解である。本稿では,関数構造を完全に保存し,ボレル可測関数を一意に分解する公理を開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: A common problem in various applications is the additive decomposition of the output of a function with respect to its input variables. Functions with binary arguments can be axiomatically decomposed by the famous Shapley value. For the decomposition of functions with real arguments, a popular method is the pointwise application of the Shapley value on the domain. However, this pointwise application largely ignores the overall structure of functions. In this paper, axioms are developed which fully preserve functional structures and lead to unique decompositions for all Borel measurable functions.
Abstract（参考訳）: 様々な応用における一般的な問題は、入力変数に対する関数の出力の加法分解である。二項引数を持つ関数は、有名なShapley値によって公理的に分解することができる。実引数を持つ関数の分解に対して、一般的な方法は領域上のShapley値のポイントワイズ適用である。しかし、この点的応用は関数全体の構造をほとんど無視する。本稿では,関数構造を完全に保存し,ボレル可測関数のユニークな分解をもたらす公理を開発した。

関連論文リスト

On the algebraic degree stability of vectorial Boolean functions when restricted to affine subspaces [23.743046820103057]
入力がそれらの領域のアフィン部分空間に制限されているとき、ベクトルブール関数の次数の振る舞いについて検討する。この動作は特に暗号アプリケーションで興味深い。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-04T09:33:03Z)
Function Trees: Transparent Machine Learning [1.3597551064547502]
このような関数のグローバルな性質を知ることは、データを生成するシステムを理解するのに役立つ。関数ツリーは、関数のメインとインタラクションのすべての効果を素早く識別し、計算するために使用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T20:23:31Z)
Piecewise Polynomial Regression of Tame Functions via Integer Programming [2.2499166814992435]
我々は,tame関数,すべての共通活性化をもつ非平滑関数,混合整数プログラムの値関数,小分子の波動関数を考える。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-22T17:37:42Z)
Hoeffding decomposition of black-box models with dependent inputs [30.076357972854723]
弱条件下での従属入力に対するHoeffdingの分解を一般化する。 2つの仮定を尊重するランダム要素の平方可積分実数値関数は、一意に加法的に加法され、特徴づけられることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-10T12:28:53Z)
Refining and relating fundamentals of functional theory [0.0]
ここでは、なぜ6つの同値な普遍汎函数が存在するのかを説明し、それらの間の簡潔な関係を証明し、$v$-representability の重要な概念は変数のスコープと選択に相対的であると結論付ける。時間反転対称性を持つ系に対して、なぜ6つの同値な普遍汎函数が存在するのかを説明し、それらの間の簡潔な関係を証明し、$v$-表現可能性の重要な概念は変数のスコープと選択に相対的であると結論付ける。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-24T18:09:47Z)
Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency [111.83670279016599]
部分観察決定過程(POMDP)の無限観測および状態空間を用いた強化学習について検討した。線形構造をもつPOMDPのクラスに対する部分可観測性と関数近似の最初の試みを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-20T21:15:38Z)
Learning Aggregation Functions [78.47770735205134]
任意の濃度の集合に対する学習可能なアグリゲータであるLAF(Learning Aggregation Function)を紹介する。半合成および実データを用いて,LAFが最先端の和(max-)分解アーキテクチャより優れていることを示す実験を報告する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-15T18:28:53Z)
Finite-Function-Encoding Quantum States [52.77024349608834]
任意の$d$値論理関数を符号化する有限関数符号化(FFE)を導入する。それらの構造的特性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-01T13:53:23Z)
A Functional Perspective on Learning Symmetric Functions with Neural Networks [48.80300074254758]
本研究では,測定値に基づいて定義されたニューラルネットワークの学習と表現について検討する。正規化の異なる選択の下で近似と一般化境界を確立する。得られたモデルは効率よく学習でき、入力サイズにまたがる一般化保証を享受できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-16T16:34:33Z)
From Sets to Multisets: Provable Variational Inference for Probabilistic Integer Submodular Models [82.95892656532696]
サブモジュール関数は機械学習やデータマイニングにおいて広く研究されている。本研究では,整数部分モジュラ函数に対する連続DR-部分モジュラ拡張を提案する。整数部分モジュラー関数によって定義される新しい確率モデルを定式化する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-01T22:20:45Z)
Invariant Feature Coding using Tensor Product Representation [75.62232699377877]
我々は,群不変特徴ベクトルが線形分類器を学習する際に十分な識別情報を含んでいることを証明した。主成分分析やk平均クラスタリングにおいて,グループアクションを明示的に考慮する新たな特徴モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2019-06-05T07:15:17Z)

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。