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BEACON：昂贵黑箱系统中的新颖搜索的贝叶斯优化策略
提出了一种针对黑盒系统的用于高效采样的基于贝叶斯优化的新颖搜索算法。通过模拟和实验，自动发现多样化的系统行为对于许多真实世界的设计问题至关重要。该算法利用多输出高斯过程模型和一种基于后验样本的新颖度量，既能够促进探索又能够充分利用已有信息，
PDF2 months ago
通过物理和人工智能混合建模将天气预报推广到细粒度时间尺度
提出了一种物理 - 人工智能（AI）混合模型（即 WeatherGFT），将天气预报推广到超出训练数据集的更细时间尺度，并通过引入一个提前时间感知的训练框架来促进模型在不同提前时间上的推广，实验证明 WeatherGFT 在多个提前时间上达
PDF2 months ago
一种高效的多实例反事实解释的两阶段算法
该研究论文提出了一个灵活的两阶段算法，用于找到实例组以及具有成本效益的多实例反事实解释方法，以解决在黑盒系统中找到满足多个实例的单一反事实的问题。
PDF5 months ago
数据中毒对反事实解释的影响
对反事实解释在数据中毒方面的鲁棒性进行研究，发现目前的方法和工具包在面对数据中毒攻击时存在漏洞
PDF5 months ago
FAST：黑盒生成模型中的特征感知相似性阈值法进行弱去学习
该研究的主要目标是阐明过滤和遗忘过程之间的关系，并制定一种方法来减少黑盒系统中产生的不良输出。我们提出的 FAST 方法通过在潜在空间中系统地编码不需要的特征的表示来有效抑制不良输出。
PDF7 months ago
将黑盒子变为白盒子：将 XAI 应用于心电图读取环境中的实验研究结果
本文旨在研究用户认知解释和可解释人工智能 (XAI) 系统之间的关系，为评估以人工智能为基础的支持系统的人机交互方面做出贡献，为进一步研究 XAI 及其对决策制定和用户体验的影响奠定基础。研究结果表明，黑匣子系统的可解释性与用户特征 (如专
PDF2 years ago
AAAI仅从正例学习可解释的时间属性
本文探讨黑盒系统建模中使用有限状态自动机和线性时态逻辑公式的方法，通过正例学习建立有意义的、最小化的模型。作者提出了符号方法和反例引导方法两种学习方式，并在合成数据上进行评估。
PDF2 years ago
SABLAS: 黑箱动态系统安全控制学习
本文提出了一种新的方法，用于从黑盒动态系统中学习安全控制策略和屏障证书，无需精确的系统模型，并证明了安全证书在黑盒系统上成立。
PDF3 years ago
WWW使用并行数据投毒的有针对性黑盒神经机器翻译攻击
本文介绍针对黑盒神经机器翻译系统的有针对性攻击方法，通过污染少量的平行训练数据来实现攻击，对包括大规模众包数据在内的最新系统的攻击成功率均超过 50%，并提出了针对此类攻击进行防御的可能性。
PDF4 years ago
黑盒学习系统中对抗样本的阻断可迁移性
本文提出了一种训练方法来防止黑盒学习系统受到对抗性示例的攻击，该方法通过在输出类集中增加一个 NULL 标签并训练分类器将对抗性示例分类为 NULL 来阻止其可转让性。实验表明该方法能够有效抵御对抗性示例的攻击，同时在干净数据上保持准确度。
PDF7 years ago