論文の概要: Extracting Interpretable Local and Global Representations from Attention
on Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11466v1
- Date: Sat, 16 Sep 2023 00:51:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:34:47.099349
- Title: Extracting Interpretable Local and Global Representations from Attention
on Time Series
- Title（参考訳）: 時系列からの解釈可能な局所的・グローバル的表現の抽出
- Authors: Leonid Schwenke, Martin Atzmueller
- Abstract要約: 本稿では,局所的抽象化とグローバル表現を併用した2つのトランスフォーマーアテンションに基づく解釈可能性手法を提案する。
ローカルコンテキストとグローバルコンテキストを区別し、一般的な解釈オプションの両方に包括的なフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.135975510645475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper targets two transformer attention based interpretability methods
working with local abstraction and global representation, in the context of
time series data. We distinguish local and global contexts, and provide a
comprehensive framework for both general interpretation options. We discuss
their specific instantiation via different methods in detail, also outlining
their respective computational implementation and abstraction variants.
Furthermore, we provide extensive experimentation demonstrating the efficacy of
the presented approaches. In particular, we perform our experiments using a
selection of univariate datasets from the UCR UEA time series repository where
we both assess the performance of the proposed approaches, as well as their
impact on explainability and interpretability/complexity. Here, with an
extensive analysis of hyperparameters, the presented approaches demonstrate an
significant improvement in interpretability/complexity, while capturing many
core decisions of and maintaining a similar performance to the baseline model.
Finally, we draw general conclusions outlining and guiding the application of
the presented methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,時系列データの文脈において,局所抽象とグローバル表現を扱う2つのトランスフォーマーアテンションに基づく解釈可能性手法を提案する。
ローカルコンテキストとグローバルコンテキストを区別し、一般的な解釈オプションの両方に包括的なフレームワークを提供する。
異なる手法による特定のインスタンス化を詳細に検討し,それらの計算実装と抽象化のバリエーションを概説する。
さらに,提案手法の有効性を示す広範な実験を行った。
特に,ucr uea時系列レポジトリから選択された不定値データセットを用いて実験を行い,提案手法の性能評価と説明可能性および解釈/複合性への影響について検討した。
ここで、ハイパーパラメータの広範な分析により、提案手法は、ベースラインモデルとよく似た性能の多くのコア決定を捉えながら、解釈可能性/複雑さの大幅な改善を示す。
最後に,提案手法の適用の概要と指針について概説する。
関連論文リスト
- Self-Supervised Representation Learning with Meta Comprehensive
Regularization [11.387994024747842]
既存の自己管理フレームワークに組み込まれたCompMod with Meta Comprehensive Regularization (MCR)というモジュールを導入する。
提案したモデルを双方向最適化機構により更新し,包括的特徴を捉える。
本稿では,情報理論と因果対実的視点から提案手法の理論的支援を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-03T15:53:48Z) - Invariance is Key to Generalization: Examining the Role of
Representation in Sim-to-Real Transfer for Visual Navigation [35.01394611106655]
一般化の鍵は、すべてのタスク関連情報をキャプチャするのに十分なリッチな表現である。
このような視覚ナビゲーションの表現を実験的に研究する。
我々の表現は、トレーニングドメインとテストドメイン間のA距離を減少させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T15:15:19Z) - Disentangling Multi-view Representations Beyond Inductive Bias [32.15900989696017]
本稿では,表現の解釈可能性と一般化性を両立させる新しい多視点表現分離手法を提案する。
提案手法は,クラスタリングと分類性能において,12種類の比較手法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-03T09:09:28Z) - Prompting Diffusion Representations for Cross-Domain Semantic
Segmentation [101.04326113360342]
拡散事前学習は、セマンティックセグメンテーションのための並外れた領域一般化結果を達成する。
本研究では,シーンプロンプトとプロンプトランダム化戦略を導入し,セグメンテーションヘッドを訓練する際に,ドメイン不変情報をさらに混乱させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-05T09:28:25Z) - GLOBE-CE: A Translation-Based Approach for Global Counterfactual
Explanations [10.276136171459731]
Global & Efficient Counterfactual Explanations (GLOBE-CE)は、現在の最先端技術に関連する信頼性とスケーラビリティの問題に取り組む柔軟なフレームワークである。
分類的特徴翻訳を数学的に解析し,その手法を応用した。
公開データセットとユーザスタディによる実験的評価は、GLOBE-CEが現在の最先端よりも大幅にパフォーマンスが向上していることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-26T15:26:59Z) - An Additive Instance-Wise Approach to Multi-class Model Interpretation [53.87578024052922]
解釈可能な機械学習は、ブラックボックスシステムの特定の予測を駆動する要因に関する洞察を提供する。
既存の手法は主に、局所的な加法的あるいはインスタンス的なアプローチに従う説明的入力特徴の選択に重点を置いている。
本研究は,両手法の長所を生かし,複数の対象クラスに対する局所的な説明を同時に学習するためのグローバルフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-07T06:50:27Z) - Variational Distillation for Multi-View Learning [104.17551354374821]
我々は,多視点表現学習における2つの重要な特徴を利用するために,様々な情報ボトルネックを設計する。
厳密な理論的保証の下で,本手法は,観察とセマンティックラベルの内在的相関の把握を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T03:09:46Z) - Decoupling Local and Global Representations of Time Series [38.73548222141307]
本稿では,時系列における大域的・局所的な変動要因の表現を学習するための新しい生成手法を提案する。
実験では,シミュレーションデータ上での真の局所的および大域的変動係数の回復を実証した。
表現を定義する方法の提案は、データモデリングに有用であり、実世界のデータの複雑さに関するより良い洞察をもたらすと信じています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-04T17:46:04Z) - Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.64368106131062]
本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。
提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。
分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:53:27Z) - CDEvalSumm: An Empirical Study of Cross-Dataset Evaluation for Neural
Summarization Systems [121.78477833009671]
データセット間設定下での様々な要約モデルの性能について検討する。
異なるドメインの5つのデータセットに対する11の代表的な要約システムに関する包括的な研究は、モデルアーキテクチャと生成方法の影響を明らかにしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-11T02:19:15Z) - Invariant Causal Prediction for Block MDPs [106.63346115341862]
環境全体にわたる一般化は、実世界の課題への強化学習アルゴリズムの適用の成功に不可欠である。
本稿では,多環境環境における新しい観測を一般化するモデル不適合状態抽象化(MISA)を学習するための不変予測法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-12T21:03:01Z)
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。