优点：①计算简单、速度快②可解释性强③比较适合处理有缺失属性的样本。（逻辑回归需要对缺失值做预处理）缺点：①容易过拟合

LASSO是一种线性模型选择和正则化方法，可以增强预测精度和可解释性。我们将用几种不同的方法来解决这个问题：投影梯度法、次梯度方法以及平滑原始问题的梯度方法。

GNNExplainer实现GNNExplainer.forwardExplainerBase.set_maskGNNExplainer.gnn_explainer_algtorch_geometric.nnGNNExplainer之前提到过GNNExplainer的论文，但是论文中的一大堆公式很难让人摸着边，所以上GitHub找了一些GNNExplainer的实现，有DIGIVDetectGNN

PyG可解释学习模块torch_geometric.explainPhiloshopyExplainerExplanationsExplainerAlgorithmExplanationMetrics参考资料

可解释性可解释性定义可解释性包含的性质可解释性方法分类自解释or事后可解释解释方法的输出特征概要统计量(FeatureSummaryStatistic)特征概要可视化(FeatureSummaryVisualization

flac中文可解释为无损音频压缩编，其是一套著名的自由音频压缩编码，主要的特点是无损压缩。

AIGC的各种综述3.基于Embedding的应用，问答，AI编程4.评论区的AI助手5.结合AIGC的各种数据自动计算6.个性化推荐的系统重构7.基于AIGC的个性化博客创作鼓励8.博客质量分V5:可解释性计算服务

VisProg使用GPT3的上下文学习能力来生成Python程序，然后执行这些程序以获得解决方案和全面且可解释的基本原理。

不用查岗不用上下班打卡不用晚上加班，只要能克服内心的愧疚感那就真的太好了（x）总之计算了前三个月的特征后感觉效果并没有太多提高，但是出于可解释性的考虑，肯定还是要用三个月的。

NatRev|通过可解释的人工智能从深度学习中获得遗传学见解原创huacishu图灵基因2022-10-1210:11发表于江苏收录于合集#前沿生物大数据分析撰文：huacishuIF=59.581推荐度

作者：BenDickson（软件工程师、TechTalks的创始人）译者：hhhnoone原文：Deeplearningdoesn’tneedtobeablackbox深度神经网络的成功，要归功于它们极其庞大而复杂的参数网络，但是这种复杂性也导致了某些弊端：神经网络的内部运作通常是一个谜——即使对于其创造者而言也是如此。自从深度学习从2010年代初期开始流行以来，这个难题就持续困扰着人工智能社区。

汉语上，可解释为改变为不正常的形态，或动物习性的改变，或指人的心理不正常，都叫“变态”。这一次叶秋臣写的“变态”，是在电视剧《小敏家》中的徐正，范世錡饰演。

导演根本无心讲科幻，科幻在这里只是一个推动剧情发展的工具，是神秘的不可解释的超能力。

可解释性差，同时，学习过程中很难融合更多有用的特征，比如用户的统计学信息（收入水平、学历、年龄、人生阶段等）以及商品的基础特征信息，如类目、品牌等。因而，

在本文中，我们将探索一种简洁、可解释和可扩展的方式来表达深度学习模型，特

【USENIX-2023】XNIDS:ExplainingDeepLearning-basedNetworkIntrusionDetectionSystemsforActiveIntrusionResponses摘要  基于深度学习的网络入侵检测系统（DL-NIDS）得到了显著的探索，并显示出卓越的性能，但存在两个问题：检测结果和可操作的解释之间存在语义差距，不足以对检测到的入侵作出积极的回应高错

一、可解释性为什么重要人工智能领域的几乎所有研究都集中在更好的架构、超越基准、新颖的学习技术上，或者在某些情况下只是建立具有十亿、百亿个参数的巨大模型。可解释机器学习的研究相对较少。

目录第一章MATLAB2023a深度学习工具箱新特性简介第二章卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）第三章模型可解释性与特征可视化ModelExplanationandFeatureVisualization

多尺度特征，注意力机制，gcn，gan往上套就完了@小Lay爱迁移：注意力机制加可解释AI，加顶会最顶的结构[泣不成声]@Density：让网络进行N+1式增量学习[灵机一动]@Reconnection

可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。

特征交互的作用，一是尽可能挖掘对目标有效的模式、特征，二是具有较好的可解释性，三是能够将对数据的洞见引入建模中。搜广推算是一个典型的以表格型数据为输入的场景了，长久以来都对特征的构建很重视。

2018男足世界杯（128场比赛）基本统计信息完整数据分析报告：https://github.com/adi0229/ML-DL/blob/master/fifa2018.ipynb数据特征包含：Index(['Date','Team','Opponent','GoalScored','BallPossession%','Attempts','On-Target','Off-Target','Bl

相比越来越流行的深度神经网络，XGBoost能更好的处理表格数据，并具有更强的可解释性，还具有易于调参、输入数据不变性等优势。

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导读近日，MIT教授、「暂停大型AI实验」公开信的发起人之一MaxTegmark发表了题为「如何掌控AI」的精彩演说，介绍了发展可控AI的重要意义，提出了通过「机械可解释性」实现可控AI的技术路线，同时也肯定了中国在

目的深度学习系统缺乏可解释性对建立人类信任构成了重大挑战。这些模型的复杂性使人类几乎不可能理解其决策背后的根本原因。❝深度学习系统缺乏可解释性阻碍了人类的信任。

致力于提供行业人工智能解决方案的独角兽企业巨头们，只有不断推动人工智能朝着可解释可理解的方向发展，减少算法所产生的偏见，才能实现人与计算机，碳基生物与硅基生物之间的互信共治、美好协作的世界。

XAI的目标是为模型的行为和决定提供有意义的解释，本文整理了目前能够看到的10个用于可解释AI的Python库什么是XAI？

深度学习模型的可解释性为其预测提供了人类可以理解的推理。如果不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，对于一些场景说是无法被信任的。

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摘要：本文介绍了一种通过理性逆向规划进行目标识别和多模态轨迹预测的方法。通过将目标识别与MCTS计划相结合，为自车生成优化计划。最近炒得比较火的影子模式实际就是在通过数据收集的方式不断模拟自动驾驶系统按照人类驾驶习惯实现人之间的交互过程。对于开发者而言，则需要重新思考人类驾驶员之间是如何正常且正确交互的，从而在设计实现所标定的控制参数中不断模拟并实现社会面相契合的自动驾驶。实际上对于如何为自动驾驶

1.简介在科研中有很多地方为了可解释给审稿人提供了热图,便于知道深度学习中到底是哪部分在起作用,或者是在机器学习中分析不同的特征之间是否存在相关性?

它能干啥一.可翻译二.可润色三.可总结四.可分析五.可解释程序代码插件地址OpenAITranslator劝退声明由于是基于ChatGPT的，所以必须先有个ChatGPT账号。

以前也曾碰到过不理解的，可解释后也都配合了，毕竟目的是为了避免交叉感染，大家到底都还是明白人。老董可是科里的沟通能手，竟有连老董都说不通的人，看来非得我出马了。我稍稍打了一下

这种对于因子意义的分析有两种功能：（1）探索性：评价问卷的结构效度；（2）验证性：解决多重共线性；寻找结构；适用条件：图3适用条件（1）不能完全两两没有相关公因子数量的确定图4筛选条件（1）不同行业标准不同（2）因子的可解释是更重要的

面向对象随机森林分类是一种强大的分类方法，通过将遥感影像数据聚合成具有语义的对象，结合随机森林算法进行分类，可以得到准确且可解释的土地利用/覆盖分类结果。

ExamPle:explainabledeeplearningframeworkforthepredictionofplantsmallsecretedpeptides期刊：Bioinformatics影响因子：6.931中科院分区：小类数学与计算生物2区出版日期：2023年3月10日Github:https://github.com/Johnsunnn/ExamPle摘要植物小分泌肽(SSPs)

DeepBIO:anautomatedandinterpretabledeep-learningplatformforhigh-throughputbiologicalsequenceprediction,functionalannotationandvisualizationanalysis期刊：NucleicAcidsResearch中科院分区：2区影像因子：19.16出版时间：2023年2月

NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等专栏详细介绍：NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法

1.文件缓冲区的引出如上现象，在学习完文件缓冲区之后即可解释2.认识缓冲区缓冲区的本质就是内存当中的一部分，那么是谁向内存申请的？是属于谁的？为什么要存在缓冲区呢？

从实验结果来看，CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联，在卷积核层面产生高度类相关的特征表达，从而提升网络的性能以及可解释性 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:TrainingInterpretableConvolutionalNeuralNetworksbyDifferentia

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pythonlimeWhenworkingwithclassificationand/orregressiontechniques,itsalwaysgoodtohavetheabilityto‘explain’whatyourmodelisdoing.UsingLocalInterpretableModel-agnosticExplanations(LIME),younowhavetheabil

主要内容人工智能中的可解释性LIME算法思想LIME的前置条件LIME的目的对于模型输出的可解释性(LIME)对于模型行为的可解释性(SP-LIME)人工智能中的可解释性如今，机器学习乃至深度学习技术发展得如火如荼

最近看到了一篇蛮有意思的论文，如下：将深度学习开发应用到了地震事件分析分类领域中去了，感觉挺有意思，就想着也来自己体验下看看，这里的数据集是网上找到的一个地震波应该是仿真实验的数据集，我们先来看下数据集的整体情况，代码实现如下所示：data=np.load(filename)print("type_data:",type(data))forone_keyindata:print("one_key:

它具有结构简单、可解释性强、概率输出软分类等特点。1.逻辑回归模型在分类模型中，目标变量是离散、无序型的变量。例如违约与非违约。伯努利概型某个事件有“发生”与“不发生”两种互斥的状态。

离散型可解释性强于连续型，我这里讲的softprompt则是连续型的。大型预训练语言模型的规模不断扩大，在许多自然语言处理(N

可解释性、透明性、信任是人机融合智能关键能力的一个重要组成部分，因为这三个方面可以帮助人类更好地理解和控制机器的行为，从而提高人机协同的效果。

决策树与集成学习71-80天，BP神经网络81-90天，CNN卷积神经网络第61天:决策树(1.准备工作)可以先阅读一下决策树快问快答.决策树是最经典的机器学习算法.其实我不想在后面加上"之一".它有非常好的可解释性

亮点MMPretrain算法库：易于使用、用户友好，支持多模态学习的算法，提供了cam可视化和可解释性分析的工具以及图像描述生成算法。