Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding black-box models with dependent inputs through a generalization of Hoeffding's decomposition

論文の概要: Understanding black-box models with dependent inputs through a generalization of Hoeffding's decomposition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06567v1
Date: Tue, 10 Oct 2023 12:28:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-11 15:39:23.346472
Title: Understanding black-box models with dependent inputs through a generalization of Hoeffding's decomposition
Title（参考訳）: Hoeffding分解の一般化による依存入力によるブラックボックスモデルの理解
Authors: Marouane Il Idrissi (EDF R&D PRISME, IMT, SINCLAIR AI Lab), Nicolas Bousquet (EDF R&D PRISME, SINCLAIR AI Lab, LPSM), Fabrice Gamboa (IMT), Bertrand Iooss (EDF R&D PRISME, IMT, SINCLAIR AI Lab, GdR MASCOT-NUM), Jean-Michel Loubes (IMT)
Abstract要約: ブラックボックスモデルを解釈する主な課題の1つは、非ミューチュアル独立なランダム入力の2乗可積分関数を分解する能力である。本稿では,この問題を3つの分野に関連付ける新しい枠組みを提案する。入力に対する2つの妥当な仮定の下では、そのような関数を一意に分解することは常に可能であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.519758624657644
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: One of the main challenges for interpreting black-box models is the ability to uniquely decompose square-integrable functions of non-mutually independent random inputs into a sum of functions of every possible subset of variables. However, dealing with dependencies among inputs can be complicated. We propose a novel framework to study this problem, linking three domains of mathematics: probability theory, functional analysis, and combinatorics. We show that, under two reasonable assumptions on the inputs (non-perfect functional dependence and non-degenerate stochastic dependence), it is always possible to decompose uniquely such a function. This ``canonical decomposition'' is relatively intuitive and unveils the linear nature of non-linear functions of non-linearly dependent inputs. In this framework, we effectively generalize the well-known Hoeffding decomposition, which can be seen as a particular case. Oblique projections of the black-box model allow for novel interpretability indices for evaluation and variance decomposition. Aside from their intuitive nature, the properties of these novel indices are studied and discussed. This result offers a path towards a more precise uncertainty quantification, which can benefit sensitivity analyses and interpretability studies, whenever the inputs are dependent. This decomposition is illustrated analytically, and the challenges to adopting these results in practice are discussed.
Abstract（参考訳）: ブラックボックスモデルを解釈する主な課題の1つは、非可換独立なランダム入力の平方可積分関数を変数のあらゆる部分集合の関数の和に一意的に分解する能力である。しかし、入力間の依存関係を扱うのは複雑である。本稿では, 確率論, 関数解析, コンビネータ論の3分野をリンクして, この問題を研究する新しい枠組みを提案する。入力に対する2つの合理的な仮定(非完全機能依存と非退化確率依存)の下では、常にそのような関数を一意的に分解することができる。この 'canonical decomposition' は比較的直感的であり、非線形依存入力の非線形関数の線型性を明らかにする。この枠組みでは、特定の場合と見なすことができる、よく知られたホッフィング分解を効果的に一般化する。ブラックボックスモデルの斜め射影は、評価と分散分解のための新しい解釈可能性指標を可能にする。直感的な性質とは別に、これらの新しい指標の性質について研究・論じる。この結果はより正確な不確実性定量化への道を示し、入力が依存するたびに感度分析と解釈可能性の研究に役立つ。この分解を解析的に説明し、実際にこれらの結果を採用する上での課題について論じる。

関連論文リスト

Linear causal disentanglement via higher-order cumulants [0.0]
複数の文脈におけるデータへのアクセスを前提として,線形因果不整合の識別可能性について検討した。各潜伏変数に対する1つの完全な介入が十分であり、完全な介入の下でパラメータを復元するのに必要となる最悪の場合を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-05T15:53:16Z)
Understanding Diffusion Models by Feynman's Path Integral [2.4373900721120285]
ファインマン積分経路を用いた拡散モデルの新しい定式化を導入する。この定式化はスコアベース生成モデルの包括的記述を提供する。また、後方微分方程式と損失関数の導出を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-17T16:24:29Z)
Logistic-beta processes for dependent random probabilities with beta marginals [58.91121576998588]
本稿では,ロジスティック・ベータプロセスと呼ばれる新しいプロセスを提案する。空間や時間などの離散領域と連続領域の両方への依存をモデル化でき、相関カーネルを通じて柔軟な依存構造を持つ。本研究は,非パラメトリック二分回帰と条件密度推定の例による効果をシミュレーション研究と妊娠結果応用の両方で説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-10T21:41:32Z)
Nonparametric Partial Disentanglement via Mechanism Sparsity: Sparse Actions, Interventions and Sparse Temporal Dependencies [58.179981892921056]
この研究は、メカニズムのスパーシティ正則化(英語版)と呼ばれる、アンタングルメントの新たな原理を導入する。本稿では,潜在要因を同時に学習することで,絡み合いを誘発する表現学習手法を提案する。学習した因果グラフをスパースに規則化することにより、潜伏因子を復元できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-10T02:38:21Z)
The Geometry of Causality [0.0]
我々は因果関係、非局所性、文脈性の研究のための統一的な枠組みを提供する。我々は、入力履歴の任意の空間と入力コンテキストの任意の選択について、因果関係を定義する。任意の因果制約に対して因果分離性の概念を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-16T01:11:47Z)
Axiomatic characterization of pointwise Shapley decompositions [0.0]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-14T10:24:48Z)
Identifying Weight-Variant Latent Causal Models [82.14087963690561]
推移性は潜在因果表現の識別性を阻害する重要な役割を担っている。いくつかの軽微な仮定の下では、潜伏因果表現が自明な置換とスケーリングまで特定可能であることを示すことができる。本稿では,その間の因果関係や因果関係を直接学習する構造的caUsAl変分自動エンコーダを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-30T11:12:59Z)
Data-Driven Influence Functions for Optimization-Based Causal Inference [105.5385525290466]
統計的汎関数に対するガトー微分を有限差分法で近似する構成的アルゴリズムについて検討する。本研究では,確率分布を事前知識がないが,データから推定する必要がある場合について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-29T16:16:22Z)
Inference on Strongly Identified Functionals of Weakly Identified Functions [71.42652863687117]
本研究では,ニュアンス関数が存在しない場合でも,関数を強く識別するための新しい条件について検討する。本稿では,プライマリおよびデバイアスのニュアンス関数に対するペナル化ミニマックス推定器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-17T13:38:31Z)
Exploiting Independent Instruments: Identification and Distribution Generalization [3.701112941066256]
我々は、より高い瞬間を考慮に入れ、分布一般化の独立性を利用する。提案した推定器は楽器の分布シフトに不変であることを示す。これらの結果は、楽器が因果関数を識別するのに十分な豊かでない場合においても成り立つ。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-03T21:49:04Z)
Exponentially Weighted l_2 Regularization Strategy in Constructing Reinforced Second-order Fuzzy Rule-based Model [72.57056258027336]
従来の高木スゲノカン(TSK)型ファジィモデルでは、定数あるいは線形関数がファジィ規則の連続部分として使用されるのが普通である。調和解析で遭遇する重み関数理論にインスパイアされた指数重みアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-02T15:42:15Z)

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。