要旨: 私たちは、シンボリック回帰に基づく教師なし異常検知法であるSYRANを提案します。不透明で高次元のモデルに正規パターンを符号化する代わりに、私たちの手法は、人間が読みやすい方程式のアンサンブルを学習し、それらが記号的不変量を表します。正規データ上でほぼ一定となる関数です。これらの不変量からの逸脱は異常スコアを生み出すため、検知ロジックは事後の説明によらず、構築時から解釈可能です。実験結果は、SYRANが高度に解釈可能であることを示し、既知の科学的または医療的関係に対応する方程式を提供し、最先端の手法と同等の強力な異常検知性能を維持することを示しています。
教師なしシンボリック異常検知
arXiv cs.LG / 2026/3/19
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要点
- 本論文は、正規データ上の不変量を記述する人間が読みやすい方程式のアンサンブルを学習する、象徴回帰に基づく教師なし異常検知法である SYRAN を紹介する。
- 異常はこれらの不変量からの逸脱によって識別され、不透明なモデルに頼るのではなく、構築自体が解釈可能な検出ロジックを生み出す。
- 生成された方程式は人間が読みやすいように設計され、既知の科学的または医療的関係と一致するようにして、解釈可能性とドメイン知識の洞察を高める。
- 実験結果は、SYRAN が最先端手法と比肩する強力な異常検知性能を達成しつつ、解釈可能性を維持することを示している。
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