論文の概要: Mining Potentially Explanatory Patterns via Partial Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04388v1
• Date: Fri, 5 Apr 2024 20:12:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 21:28:04.006103
• Title: Mining Potentially Explanatory Patterns via Partial Solutions
• Title（参考訳）: 部分解による潜在的説明パターンのマイニング
• Authors: GianCarlo Catalano, Alexander E. I. Brownlee, David Cairns, John McCall, Russell Ainslie,
• Abstract要約: 本稿では,高適合性,単純性,原子性のバランスをとるために選択された部分解の集合を組み立てるアルゴリズムを提案する。 標準ベンチマークによる実験の結果,提案アルゴリズムは探索性能に影響を与えることなく,合理的な計算コストで説明可能性を向上させる部分解を見つけることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Genetic Algorithms have established their capability for solving many complex optimization problems. Even as good solutions are produced, the user's understanding of a problem is not necessarily improved, which can lead to a lack of confidence in the results. To mitigate this issue, explainability aims to give insight to the user by presenting them with the knowledge obtained by the algorithm. In this paper we introduce Partial Solutions in order to improve the explainability of solutions to combinatorial optimization problems. Partial Solutions represent beneficial traits found by analyzing a population, and are presented to the user for explainability, but also provide an explicit model from which new solutions can be generated. We present an algorithm that assembles a collection of Partial Solutions chosen to strike a balance between high fitness, simplicity and atomicity. Experiments with standard benchmarks show that the proposed algorithm is able to find Partial Solutions which improve explainability at reasonable computational cost without affecting search performance.
• Abstract（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムは多くの複雑な最適化問題を解く能力を確立した。 優れたソリューションが生み出されても、ユーザによる問題に対する理解は必ずしも改善されないため、結果に対する信頼性の欠如につながる可能性がある。 この問題を緩和するために、説明容易性は、アルゴリズムによって得られた知識をユーザに提供することで、ユーザに洞察を提供することを目的としている。 本稿では,組合せ最適化問題に対する解法の説明可能性を改善するために,部分解を提案する。 部分解は、集団を分析することによって得られる有益な特徴を表し、説明可能性のためにユーザに提示されるだけでなく、新しいソリューションを生成するための明示的なモデルも提供する。 本稿では,高適合性,単純性,原子性のバランスをとるために選択された部分解の集合を組み立てるアルゴリズムを提案する。 標準ベンチマークによる実験の結果,提案アルゴリズムは,探索性能に影響を与えることなく,合理的な計算コストで説明可能性を向上させる部分解を見つけることができることがわかった。

関連論文リスト

• Assessing and Enhancing Graph Neural Networks for Combinatorial Optimization: Novel Approaches and Application in Maximum Independent Set Problems [0.0]
  Graph Neural Networks (GNNs)は、コンビネーション最適化(CO)問題の解決における研究者の約束を示す。 本研究では,最大独立集合(MIS)問題の解法におけるGNNの有効性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T09:12:31Z)
• Learning Joint Models of Prediction and Optimization [56.04498536842065]
  Predict-Then-Thenフレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。 本稿では,共同予測モデルを用いて観測可能特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T19:52:14Z)
• Feature-Based Interpretable Surrogates for Optimization [0.8437187555622164]
  本研究では、より一般的な最適化ルールを用いて解釈可能性を高める方法について検討する。 提案したルールは、具体的な解ではなく、共通の特徴を特徴とする解の集合にマップされる。 特に,提案手法が提案するソリューションの品質向上を,既存の解釈可能な最適化サロゲートと比較して実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T13:12:49Z)
• Large Language Model-Aided Evolutionary Search for Constrained Multiobjective Optimization [15.476478159958416]
  我々は,制約付き多目的最適化問題に対する進化探索を強化するために,大規模言語モデル(LLM)を用いる。 私たちの目標は、進化の集団の収束を早めることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T13:44:04Z)
• Predict-Then-Optimize by Proxy: Learning Joint Models of Prediction and Optimization [59.386153202037086]
  Predict-Then-フレームワークは、機械学習モデルを使用して、最適化問題の未知のパラメータを、解決前の機能から予測する。 このアプローチは非効率であり、最適化ステップを通じてバックプロパゲーションのための手作りの、問題固有のルールを必要とする。 本稿では,予測モデルを用いて観測可能な特徴から最適解を直接学習する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-22T01:32:06Z)
• Backpropagation of Unrolled Solvers with Folded Optimization [55.04219793298687]
  ディープネットワークにおけるコンポーネントとしての制約付き最適化モデルの統合は、多くの専門的な学習タスクに有望な進歩をもたらした。 1つの典型的な戦略はアルゴリズムのアンローリングであり、これは反復解法の操作による自動微分に依存している。 本稿では,非ロール最適化の後方通過に関する理論的知見を提供し,効率よく解けるバックプロパゲーション解析モデルを生成するシステムに繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-28T01:50:42Z)
• Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [66.98045013486794]
  非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。 本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T05:53:28Z)
• A Mutual Information Maximization Approach for the Spurious Solution Problem in Weakly Supervised Question Answering [60.768146126094955]
  弱々しい教師付き質問応答は通常、最終的な答えのみを監督信号として持つ。 偶然に正解を導出する刺激的な解が多数存在するかもしれないが、そのような解の訓練はモデルの性能を損なう可能性がある。 本稿では,質問応答対と予測解間の相互情報の最大化により,このような意味的相関を明示的に活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T05:47:41Z)
• PAMELI: A Meta-Algorithm for Computationally Expensive Multi-Objective Optimization Problems [0.0]
  提案アルゴリズムは,実モデルのモデルによって定義される一連の代理問題の解法に基づく。 また,最適化ランドスケープのための最適なサロゲートモデルとナビゲーション戦略のメタ検索を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-19T11:18:03Z)

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。