interpretation techniques | BriefGPT

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基于 Transformer 的语言模型内部工作原理初探
这篇论文提供了对 Transformer-based 语言模型内部工作进行解释的当前技术的简明技术介绍，重点讨论生成式只解码器架构。我们最后总结了这些模型实现的已知内部机制的综合概述，揭示了该领域中流行方法和活跃研究方向之间的联系。
PDF2 months ago
使用真实验证场景比较自动机器学习与深度学习方法在条件监测中的效果
使用自动机器学习工具箱广泛比较了传统机器学习方法和深度学习在条件监测任务中的表现，实验结果显示，在所有测试模型中，随机 K 折交叉验证方案始终保持高准确率。然而，当在同样的数据集上采用留一组出交叉验证时，没有明确的优胜者，表明在真实场景中存
PDF10 months ago
临床数据可解释人工智能方法的实证比较：以创伤性脑损伤为例的案例研究
利用结构化表格和时间序列生理数据实现了创伤性脑损伤 (TBI) 的短期和长期预测模型，使用六种不同的解释技术分析了局部和全局的预测模型，并对每种方法的优缺点进行了比较，发现 SHAP 是最稳定的，且保真度最高，但理解度低。
PDF2 years ago
ICML关于扰动和梯度解释的统一和鲁棒性
研究了两种流行的机器学习解释技术：基于梯度的 SmoothGrad 方法和一种基于扰动的 LIME 方法，并通过数学推导证明它们在期望上产生相同的解释。通过在合成和真实世界数据集上进行广泛实验验证了理论模型。
PDF3 years ago