boolean circuits | BriefGPT

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为 Shap Score 计算打开神经网络分类器
本文研究了如何高效地计算机器学习模型中的 Shap 解释得分，通过将二元神经网络转换为确定性和可分解的布尔电路，并利用知识编译技术，将所得到的电路作为开放框模型来计算 Shap 分数，与将 BNN 作为黑盒模型直接计算 Shap 相比，在性
PDFa year ago
修正单标签布尔分类器
本文讨论了 Boolean 分类器的修正概念及在特定情况下的处理方法，提出了满足条件的唯一修正 operator，并给出了当 Boolean 分类器为电路或决策树时计算等效分类器的方法。
PDF2 years ago
电路定义的枚举类
本文通过将布尔电路定义为枚举器引入低复杂度类，定位了多个枚举问题并将其归入该类，从而获得了一个能够区分不同问题复杂度的框架，为解决一直以来难以进行比较的延迟 - P 问题带来新的思路。
PDF2 years ago
统计显著的逼近方法：以使用变压器逼近图灵机为例
本文提出了统计意义下的逼近定义，以分析神经网络对布尔电路和图灵机的有效逼近，同时还提供了更紧的一般化分析工具。
PDF3 years ago
AAAI基于 SHAP-Score 的解释在确定性和可分解布尔电路上的可计算性
本文证明了对于确定性和可分解的布尔电路而言，SHAP 得分可以在多项式时间内计算，而将电路的其中一个属性删除，则计算 SHAP 得分问题将变得棘手（即 #P 难）
PDF4 years ago
人工智能中逻辑的三种现代角色
论文探讨了三个现代逻辑在人工智能中的作用，并以可处理的布尔电路理论为基础，这三个角色包括逻辑作为计算基础、逻辑用于从数据和知识的组合中进行学习和逻辑用于推理机器学习系统的行为。
PDF4 years ago
关于决策背后原因的探讨
本文探讨机器学习分类器编译成布尔电路同样具有输入 - 输出行为，定义二进制分类器决策背后的决策原因，并阐述其在应用层面的影响。此外，还提出了 “充分的”，“必要的” 和 “完整的” 决策原因的概念，以及对分类器和决策偏差的定义。根据这些概念
PDF4 years ago
IJCAI学习预测模型中部署成本与准确性的权衡
提出了一种基于多层布尔电路的设计成本敏感的规则化器的新框架，旨在解决医疗等领域中的风险预测问题，并在应用于重症监护病房中脓毒症的风险预测等复杂领域时，该规则化器可以在精确捕获底层成本结构的同时以极佳的准确度与成本权衡提供模型预测效果。
PDF8 years ago