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human interpretability
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可解释的分布式学习中的数据融合:一种代表性的梯度匹配方法
该论文介绍了一种基于代表性的分布式学习方法,将多个原始数据点转化为虚拟表示。相比于传统的分布式学习方法如联邦学习,该方法能使复杂的机器学习过程可解释且易懂,通过将庞大的数据集压缩成可理解的格式来促进人机直观交互。此外,该方法能保持隐私和通信
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2 months ago
交互式草图问答中的紧急沟通
通过互动速写问答的新颖任务和高效的互动体系,实现智能体之间的多轮信息交流,达到了高准确度、低绘画复杂度和良好人类解释性的目标。
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8 months ago
2016 ICML 人工智能解释性研讨会论文集 (WHI 2016)
2016 年 ICML Workshop 于纽约举办,邀请了 5 位演讲嘉宾 Susan Athey、Rich Caruana、Jacob Feldman、Percy Liang 和 Hanna Wallach,讨论了在机器学习中人类可解释
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8 years ago
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