Buchumschlag

Diverse Concept Proposals for Concept Bottleneck Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Brown, Katrina, Havasi, Marton, Doshi-Velez, Finale
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Guarantee Regions for Local Explanations
von: Havasi, Marton, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Makes a Good Explanation?: A Harmonized View of Properties of Explanations
von: Chen, Zixi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Semi-parametric Expert Bayesian Network Learning with Gaussian Processes and Horseshoe Priors
von: Weng, Yidou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Strategically Linked Decisions in Long-Term Planning and Reinforcement Learning
von: Hüyük, Alihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Model-Agnostic Posterior Approximation for Fast and Accurate Variational Autoencoders
von: Yacoby, Yaniv, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Integrating Personal Knowledge into Test-Time Predictions
von: Lage, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Effective Horizon of Inverse Reinforcement Learning
von: Xu, Yiqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Decision-Focused Model-based Reinforcement Learning for Reward Transfer
von: Sharma, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2023)

There Was Never a Bottleneck in Concept Bottleneck Models
von: Almudévar, Antonio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stochastic Concept Bottleneck Models
von: Vandenhirtz, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concepts' Information Bottleneck Models
von: Galliamov, Karim, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Matryoshka Concept Bottleneck Models
von: Chen, Ziye, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Concept Bottleneck Models
von: Xu, Haotian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Controllable Concept Bottleneck Models
von: Lin, Hongbin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Connecting Federated ADMM to Bayes
von: Swaroop, Siddharth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decision-Point Guided Safe Policy Improvement
von: Sharma, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying Potential Observation Missingness in Inverse Reinforcement Learning
von: Benac, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Sim2Real Approach for Identifying Task-Relevant Properties in Interpretable Machine Learning
von: Nofshin, Eura, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concept Bottleneck Models Without Predefined Concepts
von: Schrodi, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Concept Bottleneck Models
von: Dominici, Gabriele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Coarse-to-Fine Concept Bottleneck Models
von: Panousis, Konstantinos P., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Inverse Transition Learning: Learning Dynamics From Near-Optimal Trajectories
von: Benac, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverse Reinforcement Learning with Multiple Planning Horizons
von: Yao, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hyperbolic Concept Bottleneck Models
von: Uyterlinde, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Flexible Concept Bottleneck Model
von: Du, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Concept Bottleneck Language Models For protein design
von: Ismail, Aya Abdelsalam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

If Concept Bottlenecks are the Question, are Foundation Models the Answer?
von: Debole, Nicola, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Reward Modeling with Active Concept Bottlenecks
von: Laguna, Sonia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Post-hoc Stochastic Concept Bottleneck Models
von: Hoffmann, Wiktor Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incremental Residual Concept Bottleneck Models
von: Shang, Chenming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Concept Bottleneck Large Language Models
von: Sun, Chung-En, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interpretable Prognostics with Concept Bottleneck Models
von: Forest, Florent, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causally Reliable Concept Bottleneck Models
von: De Felice, Giovanni, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Reasonable Concept Bottleneck Models
von: Kalampalikis, Nektarios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Benchmark for Multi-Party Negotiation Games from Real Negotiation Data
von: Benac, Leo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Addressing Concept Mislabeling in Concept Bottleneck Models Through Preference Optimization
von: Penaloza, Emiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated ADMM from Bayesian Duality
von: Möllenhoff, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Relational Concept Bottleneck Models
von: Barbiero, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Editable Concept Bottleneck Models
von: Hu, Lijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding the Relationship between Prompts and Response Uncertainty in Large Language Models
von: Zhang, Ze Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)