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concept-based learning
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FI-CBL：一种基于专家规则的概率概念学习方法
提出一种解决基于概念学习（CBL）问题的方法，该方法通过将每个概念标注图像划分为补丁，并使用自编码器将这些补丁转换为嵌入向量，然后假设每个聚类主要包含具有特定概念的补丁的嵌入向量，通过计算具有特定概念的图像的补丁比率，计算先验概率和后验概率
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8 days ago
基于概念的 CT 图像肺结节恶性评分的可解释性研究
提出了一种基于广义可加模型和概念学习的可解释模型，以增加用于评估肺结节恶性程度的现代计算机辅助诊断系统的透明度。该模型在确定恶性程度回归得分之外，检测了一组临床上显著的属性，并学习了肺结节属性与最终诊断决策以及其对决策的贡献之间的关联。通过
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a month ago
在概念学习框架中将专家规则融入神经网络
如何将专家规则与机器学习模型相结合以扩展基于概念的学习的问题得到了阐述。通过将逻辑规则和神经网络预测概念概率相结合来形成对概念值的组合的联合概率分布的约束来解决该问题，并提供了几种解决该问题和训练神经网络的方法，以确保概念的输出概率不会违反
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4 months ago
概念瓶颈模型是否遵循局部性？
CBMs 在局部和相似度方面无法准确捕捉概念的条件独立性，这对于 CBMs 学习的概念表示的质量以及基于概念的解释的鲁棒性产生了质疑。
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6 months ago
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