Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretable Machine Learning for Kronecker Coefficients

論文の概要: Interpretable Machine Learning for Kronecker Coefficients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11774v1
Date: Mon, 17 Feb 2025 13:07:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-18 14:14:04.981493
Title: Interpretable Machine Learning for Kronecker Coefficients
Title（参考訳）: Kronecker係数の解釈可能な機械学習
Authors: Giorgi Butbaia, Kyu-Hwan Lee, Fabian Ruehle,
Abstract要約: 解釈可能な機械学習モデルを用いて、対称群のクロネッカー係数がゼロかどうかを予測する。我々は,約83%の精度を達成し,b-loading の観点から決定関数の明示的な式を導出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: We analyze the saliency of neural networks and employ interpretable machine learning models to predict whether the Kronecker coefficients of the symmetric group are zero or not. Our models use triples of partitions as input features, as well as b-loadings derived from the principal component of an embedding that captures the differences between partitions. Across all approaches, we achieve an accuracy of approximately 83% and derive explicit formulas for a decision function in terms of b-loadings. Additionally, we develop transformer-based models for prediction, achieving the highest reported accuracy of over 99%.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの正当性を解析し、解釈可能な機械学習モデルを用いて対称群のクロネッカー係数がゼロかどうかを予測する。我々のモデルは、パーティションのトリプルを入力の特徴として使用し、パーティション間の差異をキャプチャする埋め込みの主コンポーネントから派生したbローディングも使用しています。すべてのアプローチにおいて、約83%の精度を達成し、b-loading の観点から決定関数の明示的な公式を導出する。さらに,予測のためのトランスフォーマーモデルを開発し,99%以上の精度が報告されている。

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