論文の概要: Compact Rule-Based Classifier Learning via Gradient Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01375v2
• Date: Wed, 24 Sep 2025 09:43:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 16:23:42.117419
• Title: Compact Rule-Based Classifier Learning via Gradient Descent
• Title（参考訳）: グラディエントDescentによるコンパクトルールベース分類器学習
• Authors: Javier Fumanal-Idocin, Raquel Fernandez-Peralta, Javier Andreu-Perez,
• Abstract要約: Fuzzy Rule-based Reasoner (FRR) は勾配に基づくルール学習システムである。 FRRはルールベースの複雑さに対する厳格なユーザー制約をサポートする。 最先端の付加的ルールベースのモデルの精度の96%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.564905016909138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rule-based models are essential for high-stakes decision-making due to their transparency and interpretability, but their discrete nature creates challenges for optimization and scalability. In this work, we present the Fuzzy Rule-based Reasoner (FRR), a novel gradient-based rule learning system that supports strict user constraints over rule-based complexity while achieving competitive performance. To maximize interpretability, the FRR uses semantically meaningful fuzzy logic partitions, unattainable with existing neuro-fuzzy approaches, and sufficient (single-rule) decision-making, which avoids the combinatorial complexity of additive rule ensembles. Through extensive evaluation across 40 datasets, FRR demonstrates: (1) superior performance to traditional rule-based methods (e.g., $5\%$ average accuracy over RIPPER); (2) comparable accuracy to tree-based models (e.g., CART) using rule bases $90\%$ more compact; and (3) achieves $96\%$ of the accuracy of state-of-the-art additive rule-based models while using only sufficient rules and requiring only $3\%$ of their rule base size.
• Abstract（参考訳）: ルールベースのモデルは、その透明性と解釈可能性のために高い意思決定に不可欠ですが、その独立した性質は、最適化とスケーラビリティの課題を生み出します。 本稿では,Funzzy Rule-based Reasoner(FRR)について述べる。これは,ルールベースの複雑性に対する厳密なユーザ制約をサポートしながら,競争力のある性能を実現するための,グラデーションベースのルール学習システムである。 解釈可能性の最大化のために、FRRは意味論的に意味のあるファジィ論理分割を使用しており、既存の神経ファジィアプローチでは達成できない。 FRRは、40のデータセットにわたる広範な評価を通じて、(1)従来のルールベースの手法(例えば、RIPPERよりも平均精度$5\%)よりも優れたパフォーマンス、(2)ルールベースを使用したツリーベースモデル(例えば、CART)に匹敵する精度(例えば、90\%$よりコンパクト)、(3)十分なルールのみを使用しながら、そのルールベースサイズのわずか3\%しか必要とせず、ステート・オブ・ザ・アーティファクト・ルールベースのモデルの精度を9,6\%で達成している。

関連論文リスト

• Crisp complexity of fuzzy classifiers [0.7874708385247353]
  我々は、異なる可能なクリップ記述を研究し、それらを得るアルゴリズムを実装した。 我々の結果はファジィと非ファジィの両方の実践者が、ファジィルールベースが機能空間を分割する方法をよりよく理解するのに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-22T11:06:25Z)
• Achieving More with Less: A Tensor-Optimization-Powered Ensemble Method [53.170053108447455]
  アンサンブル学習(英: Ensemble learning)は、弱い学習者を利用して強力な学習者を生み出す方法である。 我々は、マージンの概念を活かした滑らかで凸な目的関数を設計し、強力な学習者がより差別的になるようにした。 そして、我々のアルゴリズムを、多数のデータセットの10倍の大きさのランダムな森林や他の古典的な手法と比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T03:42:38Z)
• Faithful Differentiable Reasoning with Reshuffled Region-based Embeddings [62.93577376960498]
  知識グラフ埋め込み法は、実体の幾何学的表現と関係を学習し、妥当な不足した知識を予測する。 我々は、より大規模なルールベースを忠実にキャプチャできる制約の順序付けに基づくモデルであるRESHUFFLEを提案する。 フレームワークへのエンティティの埋め込みは、グラフニューラルネットワーク(GNN)によって学習され、事実上差別化可能なルールベースとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T18:37:24Z)
• Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs [87.34281749422756]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な推論タスクにおいて、印象的な人間的なパフォーマンスを実現している。 しかし、その根底にある推論規則の熟達性は、人間の能力に欠ける。 本稿では,推論ルールベースであるULogicを構築するための,推論ルール生成フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T03:38:51Z)
• Obtaining Explainable Classification Models using Distributionally Robust Optimization [12.511155426574563]
  特徴値規則の集合を用いて構築した一般化線形モデルについて検討する。 ルールセットの間隔と予測精度の間には、固有のトレードオフが存在する。 我々はこれらの競合する要因に同時に対処するルールセットの集合を学習するための新しい定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T15:45:34Z)
• Learning Interpretable Rules for Scalable Data Representation and Classification [11.393431987232425]
  ルールベースのLearner Representation (RRL)は、データ表現と分類のための解釈可能な非ファジィ規則を学習する。 RRLは容易に調整でき、異なるシナリオの分類精度とモデルの複雑さのトレードオフを得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-22T15:55:58Z)
• Mitigating Word Bias in Zero-shot Prompt-based Classifiers [55.60306377044225]
  一致したクラス先行は、オラクルの上界性能と強く相関していることを示す。 また,NLPタスクに対するプロンプト設定において,一貫したパフォーマンス向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T10:57:41Z)
• ChatRule: Mining Logical Rules with Large Language Models for Knowledge Graph Reasoning [107.61997887260056]
  そこで我々は,知識グラフ上の論理ルールをマイニングするための大規模言語モデルの力を解き放つ新しいフレームワークChatRuleを提案する。 具体的には、このフレームワークは、KGのセマンティック情報と構造情報の両方を活用するLLMベースのルールジェネレータで開始される。 生成されたルールを洗練させるために、ルールランキングモジュールは、既存のKGから事実を取り入れてルール品質を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T11:38:02Z)
• Mitigating Catastrophic Forgetting in Task-Incremental Continual Learning with Adaptive Classification Criterion [50.03041373044267]
  本稿では,継続的学習のための適応型分類基準を用いた教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。 実験により, CFLは最先端の性能を達成し, 分類基準に比べて克服する能力が強いことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-20T19:22:40Z)
• CGXplain: Rule-Based Deep Neural Network Explanations Using Dual Linear Programs [4.632241550169363]
  ルールベースサロゲートモデルは、ディープニューラルネットワーク(DNN)決定境界を近似する有効な方法である。 本稿では,これらの制約に対処するCGX(Column Generation eXplainer)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T13:16:26Z)
• Learning Context-aware Classifier for Semantic Segmentation [88.88198210948426]
  本稿では,文脈認識型分類器の学習を通じて文脈ヒントを利用する。 本手法はモデルに依存しないため,ジェネリックセグメンテーションモデルにも容易に適用できる。 無視できる追加パラメータと+2%の推論時間だけで、小型モデルと大型モデルの両方で十分な性能向上が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T07:00:35Z)
• Parametric Classification for Generalized Category Discovery: A Baseline Study [70.73212959385387]
  Generalized Category Discovery (GCD)は、ラベル付きサンプルから学習した知識を用いて、ラベルなしデータセットで新しいカテゴリを発見することを目的としている。 パラメトリック分類器の故障を調査し,高品質な監視が可能であった場合の過去の設計選択の有効性を検証し,信頼性の低い疑似ラベルを重要課題として同定する。 エントロピー正規化の利点を生かし、複数のGCDベンチマークにおける最先端性能を実現し、未知のクラス数に対して強いロバスト性を示す、単純で効果的なパラメトリック分類法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:47:11Z)
• RulE: Knowledge Graph Reasoning with Rule Embedding [69.31451649090661]
  我々は、論理ルールを活用してKG推論を強化する、textbfRulE(ルール埋め込みのためのスタンド)と呼ばれる原則的なフレームワークを提案する。 RulEは、既存の三重項と一階規則からルールの埋め込みを学習し、統一された埋め込み空間において、textbfentities、textbfrelations、textbflogical rulesを共同で表現する。 複数のベンチマークの結果、我々のモデルは既存の埋め込みベースのアプローチやルールベースのアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T06:47:13Z)
• Efficient Learning of Interpretable Classification Rules [34.27987659227838]
  本稿では,命題論理で表現可能な分類規則に対して,最大満足度(MaxSAT)に基づく解釈可能な学習フレームワークIMLIを提案する。 我々の実験では,IMLIは予測精度,解釈可能性,スケーラビリティの最良のバランスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T00:36:38Z)
• Interpretable and Fair Boolean Rule Sets via Column Generation [18.08486863429421]
  整数プログラムは、規則単純性のために最適に分類精度を交換するように定式化される。 公平性の設定を考慮し、分類パリティの2つの異なる尺度に関する明示的な制約を含むように定式化を拡張した。 他の公正かつ解釈可能な分類器と比較して、我々の手法は、公正性のより厳密な概念に適合する規則セットを精度の低いトレードオフで見つけることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T13:40:28Z)
• Sequence Transduction with Graph-based Supervision [96.04967815520193]
  ラベルのグラフ表現を受け入れるためにRNN-T損失を一般化するトランスデューサ目的関数を提案する。 CTC型格子を用いたトランスデューサベースのASRは,標準RNN-Tよりも優れた結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T21:51:42Z)
• Learning Debiased and Disentangled Representations for Semantic Segmentation [52.35766945827972]
  セマンティックセグメンテーションのためのモデルに依存しない訓練手法を提案する。 各トレーニングイテレーションで特定のクラス情報をランダムに除去することにより、クラス間の機能依存を効果的に削減する。 提案手法で訓練したモデルは,複数のセマンティックセグメンテーションベンチマークにおいて強い結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T16:15:09Z)
• Scalable Rule-Based Representation Learning for Interpretable Classification [12.736847587988853]
  ルールベースのLearner Representation (RRL)は、データ表現と分類のための解釈可能な非ファジィ規則を学習する。 RRLは容易に調整でき、異なるシナリオの分類精度とモデルの複雑さのトレードオフを得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T13:07:42Z)
• Controlling Neural Networks with Rule Representations [48.165658432032636]
  本稿では,ルールを深層学習に統合する新しい学習手法を提案する。 DeepCTRLはルールベースの目的と組み合わせて、ルールエンコーダをモデルに組み込む。 ルールの強度に適応するために再トレーニングをする必要はなく、推測すると、ユーザは所望の操作ポイントに基づいてそれを調整できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T23:28:56Z)
• Better Short than Greedy: Interpretable Models through Optimal Rule Boosting [10.938624307941197]
  ルールアンサンブルは、予測精度とモデル解釈可能性の間の有用なトレードオフを提供するように設計されている。 与えられたアンサンブルサイズに対して最大予測力の規則アンサンブルを適合させる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-21T01:03:48Z)
• Learning and Evaluating Representations for Deep One-class Classification [59.095144932794646]
  ディープワンクラス分類のための2段階フレームワークを提案する。 まず,一級データから自己教師付き表現を学習し,学習した表現に基づいて一級分類器を構築する。 実験では、視覚領域の1クラス分類ベンチマークで最先端の性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T23:33:41Z)
• Building Rule Hierarchies for Efficient Logical Rule Learning from Knowledge Graphs [20.251630903853016]
  本稿では,ルール階層を用いて非プロミッシングルールを抽出する新しい手法を提案する。 HPMの応用は非プロムルールの除去に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T16:33:30Z)

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。