Основные понятия
제약 조건을 무시하면 중복되거나 불필요한 아브덕티브 설명이 급증할 수 있다. 이 논문은 제약 조건을 고려하여 새로운 유형의 아브덕티브 설명을 제안하고, 이들의 복잡성과 특성을 분석한다.
Аннотация
이 논문은 분류기의 결정을 이해하기 위해 널리 사용되는 아브덕티브 설명(AXp)에 대해 다룬다. 기존 정의는 특성이 독립적일 때 적합하지만, 특성 간 제약 조건이 존재할 경우 중복되거나 불필요한 AXp가 급증할 수 있음을 보여준다.
이를 해결하기 위해 논문은 세 가지 새로운 유형의 설명을 제안한다. 이들은 전체 특성 공간 또는 샘플(데이터셋 등)에서 생성되며, 설명의 적용 범위(coverage)라는 핵심 개념을 기반으로 한다. 적용 범위는 중복되거나 불필요한 AXp를 제거할 수 있을 만큼 강력하다.
각 유형에 대해 설명을 찾는 복잡성을 분석하고 형식적 특성을 조사한다. 결과적으로 다양한 복잡성과 형식적 보장을 가진 AXp의 카탈로그가 제시된다.
Статистика
제약 조건을 무시하면 중복되거나 불필요한 AXp가 급증할 수 있다.
제약 조건 간 의존성으로 인해 AXp 간 중복성이 발생할 수 있다.
제약 조건 하에서 AXp를 찾는 문제는 계산적으로 훨씬 더 어려워진다.
Цитаты
"제약 조건을 무시하면 중복되거나 불필요한 AXp가 급증할 수 있다."
"제약 조건 간 의존성으로 인해 AXp 간 중복성이 발생할 수 있다."
"제약 조건 하에서 AXp를 찾는 문제는 계산적으로 훨씬 더 어려워진다."