論文の概要: Granular-ball computing: an efficient, robust, and interpretable adaptive multi-granularity representation and computation method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11171v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 13:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:35:45.151046
• Title: Granular-ball computing: an efficient, robust, and interpretable adaptive multi-granularity representation and computation method
• Title（参考訳）: グラニュラ・ボール・コンピューティング : 効率的で堅牢で解釈可能な適応型多粒度表現と計算法
• Authors: Shuyin Xia, Guoyin Wang, Xinbo Gao
• Abstract要約: 近年,多粒度グラニュラーボール計算は重要なモデル手法である。 現在、グラニュラー・ボール・コンピューティングは人工知能の様々な分野に効果的に拡張されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.94148019654762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human cognition has a ``large-scale first'' cognitive mechanism, therefore possesses adaptive multi-granularity description capabilities. This results in computational characteristics such as efficiency, robustness, and interpretability. Although most existing artificial intelligence learning methods have certain multi-granularity features, they do not fully align with the ``large-scale first'' cognitive mechanism. Multi-granularity granular-ball computing is an important model method developed in recent years. This method can use granular-balls of different sizes to adaptively represent and cover the sample space, and perform learning based on granular-balls. Since the number of coarse-grained "granular-ball" is smaller than the number of sample points, granular-ball computing is more efficient; the coarse-grained characteristics of granular-balls are less likely to be affected by fine-grained sample points, making them more robust; the multi-granularity structure of granular-balls can produce topological structures and coarse-grained descriptions, providing natural interpretability. Granular-ball computing has now been effectively extended to various fields of artificial intelligence, developing theoretical methods such as granular-ball classifiers, granular-ball clustering methods, granular-ball neural networks, granular-ball rough sets, and granular-ball evolutionary computation, significantly improving the efficiency, noise robustness, and interpretability of existing methods. It has good innovation, practicality, and development potential. This article provides a systematic introduction to these methods and analyzes the main problems currently faced by granular-ball computing, discussing both the primary applicable scenarios for granular-ball computing and offering references and suggestions for future researchers to improve this theory.
• Abstract（参考訳）: 人間の認知には「大規模ファースト」認知機構があり、適応的な多粒性記述能力を有する。 これにより、効率、堅牢性、解釈可能性などの計算特性が得られる。 既存の人工知能学習手法の多くは、特定の多粒度特徴を持つが、「大規模ファースト」認知機構と完全に一致していない。 マルチグラニュラー性粒球計算は近年開発された重要なモデル手法である。 この方法は、異なる大きさの粒状球を用いてサンプル空間を適応的に表現し、粒状球に基づいて学習することができる。 粒度が粗い「粒度」の数はサンプル点数より小さいため、粒度計算はより効率的であり、粒度が粗い粒度の特徴は細かい試料点の影響を受けにくく、より堅牢になり、粒度の多粒度構造はトポロジカルな構造と粗い粒度記述を生成でき、自然な解釈性を提供する。 グラニュラ・ボール・コンピューティングは人工知能の様々な分野に効果的に拡張され、グラニュラ・ボール分類器、グラニュラ・ボール・クラスタリング法、グラニュラ・ボール・ニューラルネットワーク、グラニュラ・ボール・ラフ・セット、グラニュラ・ボールの進化計算などの理論的手法を開発し、効率、ノイズの堅牢性、既存手法の解釈可能性を大幅に向上させた。 優れたイノベーション、実用性、そして開発の可能性を持っている。 本稿では,これらの手法を体系的に紹介し,グラニュラーボールコンピューティングが現在直面している主な問題を解析し,グラニュラーボールコンピューティングの主要なシナリオについて論じるとともに,将来の研究者がこの理論を改善するための参照と提案を提供する。

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