論文の概要: Explainable AI using expressive Boolean formulas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03976v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 19:18:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 17:29:24.367094
• Title: Explainable AI using expressive Boolean formulas
• Title（参考訳）: 表現型ブール式を用いた説明可能なAI
• Authors: Gili Rosenberg, J. Kyle Brubaker, Martin J. A. Schuetz, Grant Salton, Zhihuai Zhu, Elton Yechao Zhu, Serdar Kad{\i}o\u{g}lu, Sima E. Borujeni, Helmut G. Katzgraber
• Abstract要約: 我々は,表現力のあるブール式に基づく説明可能なAI(XAI)の解釈可能な機械分類モデルを実装した。 潜在的な応用としては、クレジットスコアリングと医療条件の診断がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6323908398583082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and implement an interpretable machine learning classification model for Explainable AI (XAI) based on expressive Boolean formulas. Potential applications include credit scoring and diagnosis of medical conditions. The Boolean formula defines a rule with tunable complexity (or interpretability), according to which input data are classified. Such a formula can include any operator that can be applied to one or more Boolean variables, thus providing higher expressivity compared to more rigid rule-based and tree-based approaches. The classifier is trained using native local optimization techniques, efficiently searching the space of feasible formulas. Shallow rules can be determined by fast Integer Linear Programming (ILP) or Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) solvers, potentially powered by special purpose hardware or quantum devices. We combine the expressivity and efficiency of the native local optimizer with the fast operation of these devices by executing non-local moves that optimize over subtrees of the full Boolean formula. We provide extensive numerical benchmarking results featuring several baselines on well-known public datasets. Based on the results, we find that the native local rule classifier is generally competitive with the other classifiers. The addition of non-local moves achieves similar results with fewer iterations, and therefore using specialized or quantum hardware could lead to a speedup by fast proposal of non-local moves.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表現型ブール式に基づく説明可能なAI(XAI)の解釈可能な機械学習分類モデルを提案し,実装する。 潜在的な用途には、信用スコアと医療状態の診断が含まれる。 ブール公式は、入力データが分類されるように、調整可能な複雑性(または解釈可能性)の規則を定義する。 そのような公式は、1つ以上のブール変数に適用できる任意の演算子を含むことができ、より厳格なルールベースやツリーベースのアプローチよりも高い表現率を提供する。 分類器はネイティブ局所最適化技術を用いて訓練され、実現可能な公式の空間を効率的に探索する。 シャロールールは、高速な整数線形プログラミング(ILP)や、特別な目的のハードウェアや量子デバイスを動力とする擬似非制約バイナリ最適化(QUBO)ソルバによって決定できる。 ブール式全体の部分木を最適化する非局所移動を実行することにより、ネイティブローカルオプティマイザの表現性と効率をこれらのデバイスの高速な操作と組み合わせる。 我々は、よく知られた公開データセットをベースラインとした広範な数値ベンチマーク結果を提供する。 その結果、ネイティブなローカルルール分類器は一般的に他の分類器と競合していることがわかった。 非局所移動の追加は、より少ないイテレーションで同様の結果が得られるため、特殊または量子ハードウェアを使用することで、非局所移動の高速な提案によってスピードアップにつながる可能性がある。

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