Fugu-MT 論文翻訳(概要): Randomness, exchangeability, and conformal prediction

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Conformal Validity Guarantees Exist for Any Data Distribution (and How to Find Them) [14.396431159723297]
理論上,共形予測はテキスト共同データ分布に拡張可能であることを示す。最も一般的なケースは計算に実用的でないが、具体的には特定の共形アルゴリズムを導出するための手順を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:40:24Z)
An Information Theoretic Perspective on Conformal Prediction [15.194199235970242]
コンフォーマル予測(CP)は、ユーザが特定した確率で真の答えを含むことが保証される予測セットを構成する。本研究では,情報理論を利用して共形予測と不確実性の概念を結びつける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-03T14:43:07Z)
Enhancing Conformal Prediction Using E-Test Statistics [0.0]
Conformal Prediction (CP) は、機械学習(ML)モデルによる予測の不確実性を定量化する、堅牢なフレームワークとして機能する。本稿では, BB予測器の導入により共形予測の有効性を高めるために, e-test 統計の力を活用して, 代替手法を考案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-28T01:14:25Z)
Efficient Conformal Prediction under Data Heterogeneity [79.35418041861327]
コンフォーマル予測(CP)は不確実性定量化のための頑健な枠組みである。非交換性に対処するための既存のアプローチは、最も単純な例を超えて計算不可能なメソッドにつながる。この研究は、比較的一般的な非交換可能なデータ分布に対して証明可能な信頼セットを生成する、CPに新しい効率的なアプローチを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-25T20:02:51Z)
Prototype-based Aleatoric Uncertainty Quantification for Cross-modal Retrieval [139.21955930418815]
クロスモーダル検索手法は、共通表現空間を共同学習することにより、視覚と言語モダリティの類似性関係を構築する。しかし、この予測は、低品質なデータ、例えば、腐敗した画像、速いペースの動画、詳細でないテキストによって引き起こされるアレタリック不確実性のために、しばしば信頼性が低い。本稿では, 原型に基づくAleatoric Uncertainity Quantification (PAU) フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-29T09:41:19Z)
Invariant Probabilistic Prediction [45.90606906307022]
任意の分布シフトは、一般に不変かつ頑健な確率的予測を認めないことを示す。 Invariant probabilistic predictions called IPP, and study the consistency of the underlying parameters。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-18T18:50:24Z)
Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling [57.749601811982096]
本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-03T12:43:21Z)
Variational Prediction [95.00085314353436]
本稿では,変動境界を用いた後部予測分布に対する変動近似の学習手法を提案する。このアプローチは、テスト時間の限界化コストを伴わずに、優れた予測分布を提供することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-14T18:19:31Z)
Federated Conformal Predictors for Distributed Uncertainty Quantification [83.50609351513886]
コンフォーマル予測は、機械学習において厳密な不確実性定量化を提供するための一般的なパラダイムとして現れつつある。本稿では,共形予測を連邦学習環境に拡張する。本稿では、FL設定に適した部分交換可能性の弱い概念を提案し、それをフェデレート・コンフォーマル予測フレームワークの開発に利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-27T19:57:27Z)
Creating Probabilistic Forecasts from Arbitrary Deterministic Forecasts using Conditional Invertible Neural Networks [0.19573380763700712]
我々は、条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)を用いて、データの基盤となる分布を学習し、この分布からの不確実性を任意の決定論的予測と組み合わせる。我々のアプローチは、複雑な統計的損失関数やさらなる仮定を伴わずに、確率的予測を簡単に作成できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-03T15:11:39Z)
Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network predictions [0.0]
予測精度はてんかんとアレタリック不確実性の両方に依存している。本稿では,共通不確実性に基づく手法よりも優れた新たな獲得関数を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-26T16:13:32Z)
Adaptive Neural Network Ensemble Using Frequency Distribution [3.42658286826597]
ニューラルネットワーク(NN)アンサンブルは、NNの大きな予測分散を低減し、予測精度を向上させる。データセットが不十分な高非線形問題に対して、NNモデルの予測精度は不安定になる。本研究は,真の予測値付近に集中することが期待されるコア予測値を同定する周波数分布に基づくアンサンブルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-19T08:05:35Z)
Predictive Inference with Feature Conformal Prediction [80.77443423828315]
本稿では,特徴空間への共形予測の範囲を拡大する特徴共形予測を提案する。理論的観点からは、特徴共形予測は軽度の仮定の下で正則共形予測よりも確実に優れていることを示す。提案手法は,バニラ共形予測だけでなく,他の適応共形予測手法と組み合わせることができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-01T02:57:37Z)
Dense Uncertainty Estimation [62.23555922631451]
本稿では,ニューラルネットワークと不確実性推定手法について検討し,正確な決定論的予測と確実性推定の両方を実現する。本研究では,アンサンブルに基づく手法と生成モデルに基づく手法の2つの不確実性推定法について検討し,それらの長所と短所を,完全/半端/弱度に制御されたフレームワークを用いて説明する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-13T01:23:48Z)
Revisiting the Uniform Information Density Hypothesis [44.277066511088634]
読み出し時間と受理可能性データを用いて,一様情報密度(UID)仮説について検討する。受理性判定では,情報密度の非均一性が受理性低下の予測であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-23T20:41:47Z)
CovarianceNet: Conditional Generative Model for Correct Covariance Prediction in Human Motion Prediction [71.31516599226606]
本稿では,将来の軌道の予測分布に関連する不確かさを正確に予測する手法を提案する。我々のアプローチであるCovariaceNetは、ガウス潜在変数を持つ条件付き生成モデルに基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-07T09:38:24Z)
Counterfactual Invariance to Spurious Correlations: Why and How to Pass Stress Tests [87.60900567941428]
素早い相関」とは、アナリストが重要とすべきでないと考える入力データのある側面に対するモデルの依存である。機械学習では、これらにはノウ・イ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ・ウ」という特徴がある。因果推論ツールを用いたストレステストについて検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-31T14:39:38Z)
Parsimonious Inference [0.0]
parsimonious inferenceは任意のアーキテクチャ上の推論の情報理論的な定式化である。提案手法は,効率的な符号化と巧妙なサンプリング戦略を組み合わせて,クロスバリデーションを伴わない予測アンサンブルを構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-03T04:13:14Z)
DEUP: Direct Epistemic Uncertainty Prediction [56.087230230128185]
認識の不確実性は、学習者の知識の欠如によるサンプル外の予測エラーの一部である。一般化誤差の予測を学習し, aleatoric uncertaintyの推定を減算することで, 認識的不確かさを直接推定する原理的アプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-16T23:50:35Z)
Stable Prediction via Leveraging Seed Variable [73.9770220107874]
従来の機械学習手法は、非因果変数によって誘導されるトレーニングデータにおいて、微妙に刺激的な相関を利用して予測する。本研究では, 条件付き独立性テストに基づくアルゴリズムを提案し, 種子変数を先行変数とする因果変数を分離し, 安定な予測に採用する。我々のアルゴリズムは、安定した予測のための最先端の手法より優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-09T06:56:31Z)
Exchangeability, Conformal Prediction, and Rank Tests [0.0]
本稿では、交換可能性の概念を概観し、整合性予測とランクテストの意義について論じる。我々はこれらのトピックについて低レベルの紹介を行い、整合予測とランクテストの類似性について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-13T00:39:45Z)

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