論文の概要: Unbiased Canonical Set-Valued Oracles Via Lattice Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26418v1
• Date: Wed, 24 Jun 2026 22:20:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.091819
• Title: Unbiased Canonical Set-Valued Oracles Via Lattice Theory
• Title（参考訳）: 無バイアスな標準集合値オラクルと格子理論
• Abstract要約: 未来の出来事の確率を見積もる非エージェントの"オークル"AIは、自己参照の問題に直面します。 我々は、オラクルが単一の確率ではなく、クレダル集合を報告する自己参照的な方法を探る。 我々は、存在、自己整合性、および空虚性を証明し、建設が古典的な解答に崩壊することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5285737798895942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A non-agentic "oracle" AI that estimates probabilities of future events faces a self-reference problem: once its answer is learned and acted upon, it can change the very probability it was asked to report. One response, advocated for the Scientist AI programme, is to ask only counterfactual questions, evaluated as if the answer had no influence. We observe that such answers tend to become irrelevant the moment they are learned, precisely because their premise is then false. We therefore explore a self-referential alternative in which the oracle reports not a single probability but a credal set that is simultaneously unbiased and self-consistent with the consequences of being learned. The naive self-consistency requirement is satisfied by too many sets (including the useless answer $[0,1]$), so the problem is to single out a canonical, nontrivial member. We do so with the Knaster--Tarski fixed-point theorem on the complete lattice of closed credal sets, taking the least fixed point of a suitably defined isotone operator; a variant instead reports the least fixed point that contains every self-consistent point estimate. We prove existence, self-consistency, and nonemptiness, show that the construction collapses to the classical point answer for non-performative questions, and that for a binary event the canonical answer is, under a natural hull-factoring assumption, an interval. The development is purely lattice-theoretic and extends unchanged from a binary event $B$ to an arbitrary random variable $X$, with $P(B\mid A,C)$ replaced by the conditional law $\mathcal{L}(X\mid A,C)$. We close with open questions, including whether the interval characterization itself survives that generalization.
• Abstract（参考訳）: 将来の出来事の確率を見積もる非エージェント的"オークル"AIは、自己参照の問題に直面している。 Scientist AIプログラムのために提唱された1つの回答は、回答に影響を与えていないかのように評価された、反事実的な質問のみを問うことである。 このような答えは、彼らが学んだ瞬間に無関係になる傾向があり、それは、その前提が偽であるからである。 したがって、オラクルが単一の確率ではなく、同時にバイアスがなく、学習の結果と矛盾しないクレダル集合を報告する自己参照的な代替手段を探索する。 単純な自己整合性要件は、あまりにも多くの集合(役に立たない答え$[0,1]$を含む)で満たされるので、問題は正規で非自明なメンバーを選別することである。 クナスター=タルスキの不動点定理(英語版)(Knaster--Tarski fixed-point theorem on the complete lattice of closed credal set, take the least fixed point of a suitably defined isotone operator; avariant reported the least fixed point that are all self-consistent point estimates。 我々は存在、自己整合性、非空性を証明し、構成が非表現的問題に対する古典的な点解に崩壊することを示し、二元的事象に対して正準解は自然の船体分解仮定の下で区間であることを示した。 開発は純粋に格子理論であり、バイナリイベント$B$から任意のランダム変数$X$に拡張され、$P(B\mid A,C)$は条件付き法則$\mathcal{L}(X\mid A,C)$に置き換えられる。 我々は、区間的特徴付け自体がその一般化を生き残るかどうかなど、オープンな疑問に閉ざしている。

関連論文リスト

• Is Spurious Correlation Removal Always Learnable? [56.28155520961125]
  不変学習は、構造が統計的に識別可能であっても失敗することがある。 ブラックボックスサンプリング可能な教師付きスパースリカバリプリミティブの下では、実証可能な多次元環境が存在する。 合成および実際のデータセットは、予測されたギャップと遷移を示し、単純な多様性診断を動機付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-11T05:49:43Z)
• Online Set Learning from Precision and Recall Feedback [60.00180898830079]
  オンライン設定でドメインの未知のサブセットである$N_texttarget$を学習する問題を考察する。 この単純なオンラインセット学習問題は、精度とリコール型のフィードバックで様々な学習シナリオを抽象化する。 この設定で仮説クラスが学習可能であることを示し、それが有限のヴァプニク・チェルヴォネンキス次元を持つ場合に限る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-10T14:28:05Z)
• Interval Orders, Biorders and Credibility-limited Belief Revision [3.3517146652431378]
  両次ベースのリビジョンは成功の仮定を満たすが、常に一貫した出力が得られるとは限らない。 エージェントが最初に新しい情報を拒絶するが、追加的な説明を提示すると受け入れるシナリオには、二階法アプローチが適していると我々は論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-29T20:03:14Z)
• Retrospective Counterfactual Prediction by Conditioning on the Factual Outcome: A Cross-World Approach [0.0]
  我々は、$(x,y)=mathbbE[Y(1)mid X=x,Y(0)=y]$を推定する問題を研究する。 我々はNeyman-Rubin超人口モデルの下で有効な予測間隔を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-28T15:56:45Z)
• What Kind of World Supports Darwinian Evolution? Quantum Foundational Options [0.0]
  ダーウィンの進化には、(i)遺伝可能なレコード、(ii)変異のある反復可能なコピー、(iii)ルーチン不可逆性が必要である。 カテゴリー量子力学(CQM)は、なぜ「コピー」と「削除」が汎用的な量子演算でないのかを正確にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-18T09:11:58Z)
• Probabilistic and Causal Satisfiability: Constraining the Model [0.49399484784577985]
  確率論的および因果推論における充足可能性問題の複雑性について検討する。 基本的な用語は、原子事象に対する命題公式の確率である。 モデルに2つの新たな次元を加えることで、この作業線を拡張します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T16:14:06Z)
• The Mathematics of Questions [0.0]
  方程式 $i(A,B)+i(A,neg B)+i(neg A,B)+i(neg A,neg B)= 0$, where $i(A,B)=logfracP(Atext and B)P(A)P(B)$, and $P(A)$ は$A$の確率である。 解は論理的命題の間の新たな基本的な情報的関係であり、それが解である
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-23T17:54:21Z)
• Optimal level set estimation for non-parametric tournament and crowdsourcing problems [49.75262185577198]
  クラウドソーシングによって動機づけられた我々は、$d$の質問に対する$n$の専門家の回答の正しさを部分的に観察する問題を考える。 本稿では、専門家$i$が疑問に答える確率を含む行列$M$が、行と列の置換までの双等方性であることを仮定する。 我々は,この分類問題に対して最小限のアルゴリズムを最適に構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T18:28:31Z)
• Nondeterministic Causal Models [7.550566004119157]
  非循環的決定論的構造因果モデルを非決定論的ケースに一般化する。 私は、結果の論理の完全公理化を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T21:17:52Z)
• Some consequences of Sica's approach to Bell's inequalities [55.2480439325792]
  ルイ・シカ(Louis Sica)は、ベルの不等式は、あるステーションで観測された結果の時系列が、他のステーションの設定が変更されても変化しないという仮説から導いた。 本稿では,Sicaのアプローチを非理想的効率と実時間構造に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T13:59:52Z)
• A new approach for imprecise probabilities [0.0]
  我々は、区間確率測度の幅広いクラスを特徴付け、それらの特性を定義する。 副産物として、世紀のケインズ=ラムゼー論争の正式な解決法が提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T16:09:04Z)
• Invariant Causal Prediction with Local Models [52.161513027831646]
  観測データから対象変数の因果親を特定するタスクについて検討する。 L-ICP(textbfL$ocalized $textbfI$nvariant $textbfCa$usal $textbfP$rediction)と呼ばれる実用的手法を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T15:34:42Z)
• When Does Confidence-Based Cascade Deferral Suffice? [69.28314307469381]
  カスケードは、推論コストをサンプル毎に適応的に変化させる古典的な戦略である。 deferralルールは、シーケンス内の次の分類子を呼び出すか、または予測を終了するかを決定する。 カスケードの構造に執着しているにもかかわらず、信頼に基づく推論は実際は極めてうまく機能することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T04:13:57Z)
• Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity Model [30.77874108094485]
  曲率感性モデルと呼ばれる新しい感度モデルを提案する。 これにより、関数のレベル集合の曲率を有界にすることで、情報的境界を得ることができる。 そこで我々は,新しい深部生成モデルとして,曲率感性モデルの実装を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T10:30:37Z)
• High Probability Bounds for a Class of Nonconvex Algorithms with AdaGrad Stepsize [55.0090961425708]
  本研究では,AdaGradのスムーズな非確率問題に対する簡易な高確率解析法を提案する。 我々はモジュラーな方法で解析を行い、決定論的設定において相補的な$mathcal O (1 / TT)$収束率を得る。 我々の知る限りでは、これは真に適応的なスキームを持つAdaGradにとって初めての高い確率である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T13:50:33Z)
• Dense Uncertainty Estimation via an Ensemble-based Conditional Latent Variable Model [68.34559610536614]
  我々は、アレータリック不確実性はデータの固有の特性であり、偏見のないオラクルモデルでのみ正確に推定できると論じる。 そこで本研究では,軌道不確実性推定のためのオラクルモデルを近似するために,列車時の新しいサンプリングと選択戦略を提案する。 以上の結果から,提案手法は精度の高い決定論的結果と確実な不確実性推定の両方を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T08:54:10Z)
• Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
  ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。 我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。 我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z)
• A Weaker Faithfulness Assumption based on Triple Interactions [89.59955143854556]
  より弱い仮定として, 2$-adjacency faithfulness を提案します。 より弱い仮定の下で適用可能な因果発見のための音方向規則を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:04:08Z)
• Tractable Inference in Credal Sentential Decision Diagrams [116.6516175350871]
  確率感性決定図は、解離ゲートの入力が確率値によってアノテートされる論理回路である。 我々は、局所確率を質量関数のクレーダル集合に置き換えることができる確率の一般化である、クレーダル感性決定図を開発する。 まず,ノイズの多い7セグメント表示画像に基づく簡単なアプリケーションについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T16:04:34Z)

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。