論文の概要: On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14421v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 10:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 23:49:21.423424
• Title: On existence, uniqueness and scalability of adversarial robustness measures for AI classifiers
• Title（参考訳）: AI分類器に対する対向ロバストネス尺度の存在, 独自性, 拡張性について
• Authors: Illia Horenko
• Abstract要約: 最小対数経路 (MAP) と最小対数距離 (MAD) の単純な検証可能な数学的条件を定式化し、証明する。 生体医学的応用において、MAPが患者固有のリスク軽減の介入をいかに最小限にするかが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Simply-verifiable mathematical conditions for existence, uniqueness and explicit analytical computation of minimal adversarial paths (MAP) and minimal adversarial distances (MAD) for (locally) uniquely-invertible classifiers, for generalized linear models (GLM), and for entropic AI (EAI) are formulated and proven. Practical computation of MAP and MAD, their comparison and interpretations for various classes of AI tools (for neuronal networks, boosted random forests, GLM and EAI) are demonstrated on the common synthetic benchmarks: on a double Swiss roll spiral and its extensions, as well as on the two biomedical data problems (for the health insurance claim predictions, and for the heart attack lethality classification). On biomedical applications it is demonstrated how MAP provides unique minimal patient-specific risk-mitigating interventions in the predefined subsets of accessible control variables.
• Abstract（参考訳）: 一般化線形モデル(GLM)およびエントロピーAI(EAI)に対して、(局所的に)一意的に可逆な分類器に対する最小逆経路(MAP)と最小逆距離(MAD)の単純な検証可能な数学的条件を定式化し、証明する。 MAPとMADの実際的な計算、そして、様々な種類のAIツールの比較と解釈(神経ネットワーク、強化ランダムフォレスト、GLM、EAI)は、一般的な合成ベンチマーク(二重スイスロールスパイラルとその拡張、および2つのバイオメディカルデータ問題(健康保険請求の予測、心臓発作の致死性分類)で示される。 生体医学的応用において、MAPは、アクセス可能な制御変数の予め定義されたサブセットにおいて、患者固有のリスク軽減のユニークな介入を提供する。

関連論文リスト

• Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
  同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T00:56:05Z)
• Synergistic eigenanalysis of covariance and Hessian matrices for enhanced binary classification [72.77513633290056]
  本稿では, 学習モデルを用いて評価したヘッセン行列をトレーニングセットで評価した共分散行列の固有解析と, 深層学習モデルで評価したヘッセン行列を組み合わせた新しい手法を提案する。 本手法は複雑なパターンと関係を抽出し,分類性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T16:10:42Z)
• Analysis of Diagnostics (Part I): Prevalence, Uncertainty Quantification, and Machine Learning [0.0]
  この写本は、分類理論と有病率のより深い関係を研究する二部作の最初のものである。 そこで本稿では,有病率重み付き経験誤差を最小化することにより,Bstar (q)$を推定する数値ホモトピーアルゴリズムを提案する。 合成データとSARS-CoV-2酵素結合免疫測定法(ELISA)を用いて本法の有効性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T13:26:49Z)
• Learning Efficient Coding of Natural Images with Maximum Manifold Capacity Representations [4.666056064419346]
  効率的な符号化仮説は、感覚系の応答特性が入力の統計に適応していることを提案する。 エレガントではあるものの、情報理論の特性は実際的な設定や最適化の目的関数として使うのが難しいことで知られている。 ここでは、多様体の容量を直接最適化し、最大多様体容量表現(MMCR)が得られるという仮定を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T17:26:30Z)
• Pain level and pain-related behaviour classification using GRU-based sparsely-connected RNNs [61.080598804629375]
  慢性的な痛みを持つ人は、特定の身体の動きを無意識に適応させ、怪我や追加の痛みから身を守る。 この相関関係を分析するための専用のベンチマークデータベースが存在しないため、日々の行動に影響を及ぼす可能性のある特定の状況の1つを検討した。 我々は、複数のオートエンコーダを組み込んだゲートリカレントユニット(GRU)と疎結合なリカレントニューラルネットワーク(s-RNN)のアンサンブルを提案した。 本手法は,痛みレベルと痛み関連行動の両方の分類において,最先端のアプローチよりも優れていることを示すいくつかの実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T12:56:28Z)
• Differentiable Agent-based Epidemiology [71.81552021144589]
  GradABM(GradABM)は、エージェントベースのモデリングのためのスケーラブルで微分可能な設計で、勾配に基づく学習と自動微分が可能である。 GradABMは、コモディティハードウェア上で数秒で数百万の人口をシミュレートし、ディープニューラルネットワークと統合し、異種データソースを取り込みます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T07:32:02Z)
• Benchmarking Machine Learning Robustness in Covid-19 Genome Sequence Classification [109.81283748940696]
  我々は、IlluminaやPacBioといった一般的なシークエンシングプラットフォームのエラープロファイルを模倣するために、SARS-CoV-2ゲノム配列を摂動する方法をいくつか紹介する。 シミュレーションに基づくいくつかのアプローチは、入力シーケンスに対する特定の敵攻撃に対する特定の埋め込み手法に対して、他の手法よりも堅牢(かつ正確)であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T19:16:56Z)
• Tree-Guided Rare Feature Selection and Logic Aggregation with Electronic Health Records Data [7.422597776308963]
  希少な二項特徴を持つ大規模回帰のための木誘導的特徴選択と論理集約手法を提案する。 EHRデータを用いた自殺リスクスタディでは、我々のアプローチは、以前のメンタルヘルス診断を選択して集約することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-18T03:52:43Z)
• Multi-modality fusion using canonical correlation analysis methods: Application in breast cancer survival prediction from histology and genomics [16.537929113715432]
  2つのモードの融合にカノニカル相関解析(CCA)とCCAのペナル化変種を用いて検討した。 モデルパラメータが既知の場合,両モードを併用した後進平均推定器は,潜時変動予測における単一モード後進推定器の任意の線形混合よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T21:18:01Z)
• Scalable Intervention Target Estimation in Linear Models [52.60799340056917]
  因果構造学習への現在のアプローチは、既知の介入目標を扱うか、仮説テストを使用して未知の介入目標を発見する。 本稿では、全ての介入対象を一貫して識別するスケーラブルで効率的なアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、与えられた観測マルコフ同値クラスを介入マルコフ同値クラスに更新することも可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T03:16:56Z)

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。