Fugu-MT 論文翻訳(概要): Algebraic methods for solving recognition problems with non-crossing classes

論文の概要: Algebraic methods for solving recognition problems with non-crossing classes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13666v2
Date: Tue, 13 Feb 2024 16:06:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-14 18:29:53.190554
Title: Algebraic methods for solving recognition problems with non-crossing classes
Title（参考訳）: 非交叉クラスによる認識問題の代数的解法
Authors: Anvar Kabulov, Alimdzhan Babadzhanov, Islambek Saymanov
Abstract要約: 認識演算子と決定規則という2つの演算子の形式でモデルを考えることが提案されている。演算子を認識するために代数演算を導入し、これらの演算子の応用に基づいて認識アルゴリズムのファミリを作成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we propose to consider various models of pattern recognition. At the same time, it is proposed to consider models in the form of two operators: a recognizing operator and a decision rule. Algebraic operations are introduced on recognizing operators, and based on the application of these operators, a family of recognizing algorithms is created. An upper estimate is constructed for the model, which guarantees the completeness of the extension.
Abstract（参考訳）: 本稿では,パターン認識の様々なモデルについて考察する。同時に、認識演算子と決定ルールという2つの演算子の形式でモデルを検討することが提案されている。演算子を認識するために代数演算を導入し、これらの演算子の応用に基づいて認識アルゴリズムのファミリを作成する。モデルに対して、拡張の完全性を保証する上述の見積もりが構築される。

関連論文リスト

Learning Latent Space Dynamics with Model-Form Uncertainties: A Stochastic Reduced-Order Modeling Approach [0.0]
本稿では,複素系の低次モデリングにおけるモデル形式不確かさの表現と定量化のための確率論的アプローチを提案する。提案手法は,プロジェクション行列のランダム化により近似空間を拡張することにより,これらの不確実性を捉える。提案手法の有効性は, 推算演算子に対するモデル形状の不確実性の影響を同定し, 定量化することにより, 流体力学における正準問題に対して評価される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-30T19:25:28Z)
Selecting Interpretability Techniques for Healthcare Machine Learning models [69.65384453064829]
医療では、いくつかの意思決定シナリオにおいて、医療専門家を支援するために解釈可能なアルゴリズムを採用することが追求されている。本稿では, ポストホックとモデルベースという8つのアルゴリズムを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-14T17:49:04Z)
Inverse Decision Modeling: Learning Interpretable Representations of Behavior [72.80902932543474]
我々は,逆決定モデルに関する表現的,統一的な視点を開拓する。これを逆問題(記述モデルとして)の形式化に用います。この構造が(有界な)有理性の学習(解釈可能な)表現を可能にする方法について説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-28T05:05:01Z)
Invariant Causal Set Covering Machines [64.86459157191346]
決定木のようなルールベースのモデルは、解釈可能な性質のために実践者にアピールする。しかし、そのようなモデルを生成する学習アルゴリズムは、しばしば刺激的な関連に弱いため、因果関係の洞察を抽出することが保証されていない。 Invariant Causal Set Covering Machines は、古典的集合被覆マシンアルゴリズムの拡張であり、二値ルールの結合/分離を可能とし、スプリアス関係を確実に回避する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-07T20:52:01Z)
Ladder operators approach to representation classification problem for Jordan-Schwinger image of su(2) algebra [0.0]
我々は、su(2)代数のジョルダン・シュウィンガー写像の像の分類を構築する。我々は、ラダー演算子を用いて、既約表現の標準基底を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-05T10:34:50Z)
Open-Set Recognition with Gradient-Based Representations [16.80077149399317]
本稿では、勾配に基づく表現を利用して未知の検出器を既知のクラスのみで訓練することを提案する。我々の勾配に基づくアプローチは、オープンセットの分類において、最先端の手法を最大11.6%上回っていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-16T14:54:12Z)
Learning Noise-Aware Encoder-Decoder from Noisy Labels by Alternating Back-Propagation for Saliency Detection [54.98042023365694]
本稿では,ノイズを考慮したエンコーダ・デコーダ・フレームワークを提案する。提案モデルはニューラルネットワークによってパラメータ化された2つのサブモデルから構成される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T18:47:36Z)
Towards Open-World Recommendation: An Inductive Model-based Collaborative Filtering Approach [115.76667128325361]
推奨モデルは、基礎となるユーザの関心を効果的に見積もり、将来の行動を予測することができる。 2つの表現モデルを含む帰納的協調フィルタリングフレームワークを提案する。本モデルでは,限られたトレーニングレーティングと新規の未確認ユーザを対象に,数ショットのユーザに対して有望なレコメンデーションを行う。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-09T14:31:25Z)
Lattice Representation Learning [6.427169570069738]
ユークリッド空間に埋め込まれた格子を利用する離散表現を学習するための理論とアルゴリズムを導入する。格子表現は興味深い性質の組み合わせを持つ:a) 格子量子化を用いて明示的に計算できるが、導入したアイデアを使って効率的に学習することができる。この記事では、トレーニングや推論時間に使用される式をリンクする新しい数学的結果や、2つの一般的なデータセットに対する実験的な検証など、最初の2つの特性を探索し、活用するための基盤の整備に焦点をあてる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-24T16:05:11Z)
Evaluating the Disentanglement of Deep Generative Models through Manifold Topology [66.06153115971732]
本稿では,生成モデルのみを用いた乱れの定量化手法を提案する。複数のデータセットにまたがるいくつかの最先端モデルを実証的に評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-05T20:54:11Z)
Bidirectional Generative Modeling Using Adversarial Gradient Estimation [15.270525239234072]
異なる発散が勾配評価の点で類似したアルゴリズムを誘導することを示す。本稿では,原則付き$f$-divergenceに基づく生成モデリング手法の一般的なレシピを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-21T07:28:56Z)

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。