論文の概要: A Shapley Value Estimation Speedup for Efficient Explainable Quantum AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14639v1
- Date: Thu, 19 Dec 2024 08:50:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 13:32:20.519654
- Title: A Shapley Value Estimation Speedup for Efficient Explainable Quantum AI
- Title（参考訳）: 効率的な説明可能な量子AIのための共有値推定高速化
- Authors: Iain Burge, Michel Barbeau, Joaquin Garcia-Alfaro,
- Abstract要約: 古典的な文脈では、シャプリー値の協調ゲーム理論の概念はポストホックな説明に自然に適応する。
そこで我々は,ある信頼区間内でShapley値を抽出できる量子アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8739101659113155
- License:
- Abstract: This work focuses on developing efficient post-hoc explanations for quantum AI algorithms. In classical contexts, the cooperative game theory concept of the Shapley value adapts naturally to post-hoc explanations, where it can be used to identify which factors are important in an AI's decision-making process. An interesting question is how to translate Shapley values to the quantum setting and whether quantum effects could be used to accelerate their calculation. We propose quantum algorithms that can extract Shapley values within some confidence interval. Our method is capable of quadratically outperforming classical Monte Carlo approaches to approximating Shapley values up to polylogarithmic factors in various circumstances. We demonstrate the validity of our approach empirically with specific voting games and provide rigorous proofs of performance for general cooperative games.
- Abstract（参考訳）: この研究は、量子AIアルゴリズムのための効率的なポストホック説明の開発に焦点を当てている。
古典的な文脈では、シャプリー値という協調ゲーム理論の概念はポストホックな説明に自然に適応し、AIの意思決定プロセスにおいてどの要素が重要かを特定するのに用いられる。
興味深い疑問は、Shapley値を量子設定にどのように変換するか、量子効果を使って計算を加速するかである。
そこで我々は,ある信頼区間内でShapley値を抽出できる量子アルゴリズムを提案する。
本手法はモンテカルロの古典的手法を2次的に上回り,様々な状況下でシェープリー値から多対数因子までを近似することができる。
我々は,特定の投票ゲームに対して,我々のアプローチの有効性を実証的に示すとともに,一般の協調ゲームに対する厳密な性能証明を提供する。
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