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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-18 13:20 分類器の説明に有効な因果コンセプトの自動発見 ○チャン クァン ティエン・福地一斗・秋本洋平・佐久間 淳（筑波大/理研）  IBISML2021-24 |
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| 抄録 | （和） | 我々は「データXはクラスYと識別されたのは、Xが概念A,概念Bを持って、かつ概念Cを持たないから」のような形式でブラックボックス分類器を説明したい。本研究は、このような概念を教師なしで発見することを目標とする。我々はまず、シンボリックな概念の表現と発見に適する構造的生成モデルを導入し、データ分布を学習しながら特定のコンセプトの因果効果を最大化する学習手法を提案する。さらに、より解釈可能な概念が得られるように、ユーザが容易に事前知識を導入できるフレームワークを紹介する。最後に、複数のデータセットを使用して、提案された方法がこの形式で説明するための有用な概念を発見できることを示します。 |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 説明手法 / 生成モデル / 因果探索 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 321, IBISML2021-24, pp. 45-53, 2022年1月. | |
| 資料番号 | IBISML2021-24 | |
| 発行日 | 2022-01-10 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2021-24 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2022-01-17 - 2022-01-18 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2022-01-IBISML |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 分類器の説明に有効な因果コンセプトの自動発見 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 説明手法 / |
| キーワード(2)（和/英） | 生成モデル / |
| キーワード(3)（和/英） | 因果探索 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | チャン クァン ティエン / / チャン クァン ティエン |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学/理研AIP (略称： 筑波大/理研) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福地 一斗 / / フクチ カズト |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学/理研AIP (略称： 筑波大/理研) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 秋本 洋平 / / アキモト ヨウヘイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 筑波大学/理研AIP (略称： 筑波大/理研) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐久間 淳 / / サクマ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | 筑波大学/理研AIP (略称： 筑波大/理研) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-18 13:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2021-24 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.321 |
| ページ範囲 | pp.45-53 |
| ページ数 | 9 |
| 発行日 | 2022-01-10 (IBISML) |
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