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解释性多视角聚类
多视角聚类是一个重要的研究领域，本研究提出了一个可解释的多视角聚类框架，通过提取每个视角的嵌入特征和生成伪标签来引导决策树的初始构建，并在优化特征表示以及改进解释性决策树的同时，为多视角数据提供一个透明的聚类过程，实验结果表明，该方法在聚类
PDF2 months ago
CVPRMCPNet：一种通过多层概念原型解释的分类器
通过使用多层概念原型分类器（MCPNet）和基于概念分布的分类方法，本研究在黑盒分类器模型的解释方面取得了显著的进展，并提供了更全面的多层解释，同时保持分类准确性。
PDF3 months ago
这些数据集之间有何不同？
通过提出一套可解释性方法对比两个数据集，我们展示了这种方法在各种数据模式下的多功能性，不仅在解释质量和正确性方面优于相关方法，而且能够提供行动性的、互补的见解来有效理解和减轻数据集的差异。
PDF4 months ago
基于可解释性神经网络的医疗决策规则模型
通过提出神经网络框架 Truth Table rules (TT-rules)，将规则模型的全局和精确可解释性与深度神经网络的高性能相结合，将神经网络转化为基于规则的模型，该模型在医疗应用中表现出与其他可解释方法相当或更高的性能。
PDF10 months ago
SiBBlInGS: 基于相似性驱动的跨状态图形构建块推理
SiBBlInGS 提供了一种解释性方法，采用基于图形的字典学习方法发现建筑块，同时在数据中考虑了内部和内部状态之间的关系，并允许交叉状态变化，可以识别特定于状态的建筑块，提供了监督和数据驱动方法，以控制不同状态之间建筑块的相似性水平。
PDFa year ago
利用解释桥接人工智能和人类
该研究论文提出了解释性机器学习方法来提高人类决策水平和人工智能协助决策效能之间的差距。
PDF4 years ago