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Oct, 2018
使用加权自动机解释顺序数据上的黑盒子
Explaining Black Boxes on Sequential Data using Weighted Automata
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Stephane Ayache, Remi Eyraud, Noe Goudian
TL;DR
研究了如何从学习黑匣子中提取加权自动机，以评估其全局可解释性，不需要访问数据集或内部表示，充分利用黑匣子的输出结果，实验结果表明此算法在48个合成数据集和2个实际数据集上的逼近效果出色。
Abstract
Understanding how a learned black box works is of crucial interest for the future of
machine learning
. In this paper, we pioneer the question of the global
interpretability
of learned
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