explanability | BriefGPT - AI 论文速递

关键词explanability

搜索结果 - 9

利用描述逻辑进行异构图神经网络的全局解释
利用类描述逻辑中的类表达式，我们提供了异构图的解释方法，通过 GNN 和两种不同的评分函数，构建多个图并聚合预测得分，或者通过保真度评分函数将 GNN 的预测结果与类表达式的预测结果进行比较，而非使用子图解释。
PDF2 months ago
可解释的神经叠加模型自动评分
使用自动短答案评分（ASAG）模型可以减轻评分的时间负担，同时鼓励教育者经常在课程中引入开放性问题。然而，目前最先进的 ASAG 模型是大型神经网络（NN），常被描述为 “黑匣子”，对于生成的输出哪些特征是重要的没有解释。为了创建一个强大且
PDF2 months ago
EXGC：在图压缩方面实现高效和可解释性的桥梁
在本研究中，我们提出了一种高效且可解释的图压缩方法 EXGC，它通过采用 Mean-Field 变分逼近和梯度信息瓶颈目标来解决当前范式存在的效率和冗余性问题，在增加可解释性的同时显著提升了效率。我们在八个数据集上进行了全面评估，证明了 E
PDF5 months ago
从可识别的因果表征到可控的反事实生成：因果生成建模综述
深度生成模型在数据密度估计和有限样本数据生成方面取得了巨大成功。然而，它们存在无法解释性、倾向于引起虚假相关性和在超出分布范围的外推方面表现不佳等一些基本缺点。为了解决这些挑战，可以将因果性理论融入深度生成建模，结构因果模型可以描述数据生成
PDF9 months ago
非对称共同训练结合可解释性细胞图集成在组织病理图像分类中的应用
使用深度图卷积网络和卷积神经网络结合的非对称同时训练框架提升多类组织病理图像分类的解释性和性能。
PDF10 months ago
自然语言分类器的多分辨率解释和诊断工具
通过对 NLP 模型中的观察段或语义相关的词群进行分析，将解释性摘要方法更加灵活化，并通过分析不同段落的虚假或肯定例子，引入了 NLP 模型的根本原因分析方法。最后，通过对 Yelp 评论数据集的实验证明，利用单词和 / 或信息中的组 /
PDFa year ago
温室气体排放：利用可解释的机器学习估算企业未报告的排放量
本文将研究基于机器学习的模型，以估算尚未报告温室气体排放的公司的范围 1 和范围 2 的温室气体排放。该模型具有透明度和完全适应性，并且能够为大量公司估算排放，具有良好的出样本全球性能，在按行业、按国家或按营业额桶进行评估时具有好的出样本粒
PDF2 years ago
EMNLP朝向高效的对话预训练：具有可转移和可解释的潜在结构
本文提出了一种轻量级且透明的基于潜在结构的对话生成模型，通过解析离散潜变量来实现可解释性，实证表明该模型相对于四种强基准模型有更好的对话质量和更快的运行速度。
PDF2 years ago
KDD遮盖和原因：预训练知识图谱变形器用于复杂逻辑查询
本文介绍了一种利用知识图谱转换器进行推理的方法，使用了掩码预训练和微调策略。经过学习处理复杂逻辑查询，结果表明 kgTransformer 在 9 种不同领域的任务中表现优异，并提供了全面的推理路径解释。
PDF2 years ago