Que signifie "Corps principal"?
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Les Modèles de Goulot d'Étranglement des Concepts (CBMs) sont des outils qui nous aident à comprendre comment les décisions sont prises de manière claire. Ils divisent le processus en deux parties : comment on relie les entrées (comme les données) aux concepts (idées) et comment ces concepts mènent aux étiquettes finales (décisions). Alors que la deuxième partie est facile à comprendre, la première peut être floue. Cela soulève des questions sur la fiabilité des concepts, qu'ils soient basés sur des informations réelles ou des signaux trompeurs. Si les concepts ne sont pas dignes de confiance, ça complique la compréhension de ces modèles et freine leurs améliorations.
Pour résoudre ce problème, une nouvelle méthode pour vérifier la fiabilité des concepts dans les CBMs a été développée. Un score spécial mesure si les concepts sont liés aux bonnes zones de données. En plus, une nouvelle version de CBM permet de baser les prédictions sur des sections spécifiques des données, facilitant ainsi la compréhension de l'origine de ces concepts. Trois nouveaux outils ont été ajoutés pour renforcer encore la fiabilité du modèle mis à jour. Des tests sur différents ensembles de données montrent que le nouveau modèle, sans nécessiter d'étiquettes de données supplémentaires pendant l'entraînement, améliore considérablement la confiance dans les concepts et fonctionne mieux que les méthodes existantes.
Prévision de l'Inflation
Savoir comment les prix vont changer est crucial pour les chercheurs et les responsables économiques. Une nouvelle méthode appelée réseau de neurones par ondelette filtrée (FEWNet) a été créée pour prédire les changements de prix, notamment dans certains pays. Cette méthode sépare les données en différentes parties, ce qui lui permet d'analyser à la fois les changements rapides et lents des prix.
FEWNet utilise ces informations séparées avec d'autres facteurs économiques, comme l'incertitude des politiques et les risques globaux, pour faire des prévisions. Elle combine toutes ces données en utilisant des techniques avancées pour fournir une prédiction finale. Des études montrent que FEWNet offre une meilleure précision que d'autres méthodes et peut également montrer à quel point ses prévisions peuvent être incertaines. Cette capacité fait de FEWNet une ressource utile pour gérer efficacement l'inflation.