打赏

相关文章

XAI Explainable AI 模型可解释性(2)

深度学习中的可解释性方法,前接常规机器学习的可解释性方法。 隐层分析法 模拟模型方法 注意力机制分段线性函数下的神经网络(Piecewise Linear Neural Networks, PLNN) 1、隐层分析法,通过关注某些神经元节点对结果的影响程度或关联关系&#xff0c…

DARPA可解释AI研究(XAI计划)的4年回顾与经验总结

导语:DARPA(美国防部高级研究计划局)于 2015 年制定了可解释人工智能 (XAI) 计划,目标是使最终用户能够更好地理解、信任和有效管理人工智能系统。2017年,为期4年的XAI研究计划启动。现在,随着 XAI 在 2021…

6个可解释AI (XAI)的Python框架推荐

随着人工智能的发展为了解决具有挑战性的问题,人们创造了更复杂、更不透明的模型。AI就像一个黑匣子,能自己做出决定,但是人们并不清楚其中缘由。建立一个AI模型,输入数据,然后再输出结果,但有一个问题就是…

马斯克成立xAI公司了解宇宙的真实本质

北京时间7月13日凌晨,马斯克在Twitter上宣布:“xAI正式成立,去了解现实。”马斯克表示,推出xAI的原因是想要“了解宇宙的真实本质”。Ghat GPT横空出世已有半年,国内外“百模大战”愈演愈烈,AI大模型的现状…

再见“黑匣子模型“!SHAP 可解释 AI (XAI)实用指南来了!

我们知道模型可解释性已成为机器学习管道的基本部分,它使得机器学习模型不再是"黑匣子"。幸运的是,近年来机器学习相关工具正在迅速发展并变得越来越流行。本文主要是针对回归问题的 SHAP 开源 Python 包进行 XAI 分析。 Lundberg 和 Lee (20…

XAI可解释性

problem definition:(用于肿瘤学多模式数据集成的人工智能) 多实例学习 MIL 是一种弱监督学习,其中输入的多个实例没有单独标记,并且监督信号仅适用于通常称为包的一组实例(Carbonneau 等人,2018 年;Chepl…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部