Jun, 2020

可解释人工智能 (XAI) 中的机遇与挑战：一份调查

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TL;DR本文介绍了深度学习中可解释人工智能技术（XAI），提出了技术分类法并介绍了方法学、范畴和应用层次等主要原则，旨在建立可信、可解释和自说明的深度学习模型。此外，通过八种不同的可解释人工智能算法对图像数据进行了评估，讨论了这种方法的局限性，并提出了未来改进的潜在方向。
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发现论文，激发创造
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    Mar, 2023

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    本文综述了可解释人工智能（XAI）领域内的现有文献，并对未来的研究前景进行了探讨。我们提出了一种新的可解释性定义，针对各种机器学习模型提出了分类。同时，我们讨论了 XAI 面临的一系列挑战，如数据融合和解释性之间的折衷等。最终，我们的观点指向了 “负责任人工智能” 的概念，在其中强调了 AI 方法在实际组织中的实施中必须保证公平性、模型可解释性和可追溯性。

    Oct, 2019

  • 可解释人工智能（XAI）在物联网中的应用调查

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    Jan, 2021

  • 可解释人工智能：系统综述

    这篇论文从四个主要聚类方向：综述文章、理论和概念、方法及其评估，总结了可解释人工智能领域的最新技术水平并提出了未来研究方向。

    May, 2020

  • 可解释人工智能（XAI）综述：面向医疗 XAI

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    Jul, 2019

  • 回顾解释型人工智能的需求 (xAI)

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    Dec, 2020

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    本文综述了可解释人工智能在网络安全领域中的应用，以及传统人工智能技术的挑战和在不同行业和应用中 XAI 的实现。

    Jun, 2022

  • 基于深度学习的医学图像分析中的可解释人工智能（XAI）

    本文调查了可解释人工智能 (XAI) 在基于深度学习的医学图像分析中的应用，提出了一个 XAI 标准框架来分类这些基于深度学习的方法，根据解释方法和解释结构将应用于医学图像分析中的 XAI 技术进行了分类，并按解剖位置进行了整理，并给出了未来在医学图像分析中 XAI 的机会的展望。

    Jul, 2021

  • 可解释的人工智能在医疗保健中的简要回顾

    本文系统地评估了透明度和可解释性在医疗保健领域中的重要性和相关的机器学习模型。通过六种不同的方法探讨了 XAI 的各个方面和挑战，并探明了其在解决医疗保健领域中存在的问题方面所起到的重要作用。

    Apr, 2023