arXiv cs.AI / cs.LG 最新· Seyedfakhredin Musavishavazi·· 1 天前AI 评分43
基于可能性的推理：一个面向决策中稳健可靠不确定性量化的确定性框架
Possibility-based Inference: A Deterministic Framework for Robust and Reliable Uncertainty Quantification in Decision-Making
AI 导读
研究者提出「基于可能性的推理」（Possibility-based Inference）框架，用「可能性的对比预测等级」替代基于隐后验的参数估计与模型选择，为决策中的不确定性量化提供确定性方案。该框架受模糊集理论影响、以贝叶斯统计为基础，用可能性表示刻画不确定甚至相互冲突的信息，比概率框架更灵活。它旨在缓解高度专业化深度学习架构产生的过度自信且不合理的预测。
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