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计算解释 NBCs 的相关特征
本文研究了朴素贝叶斯分类器中相关特征的计算，并表明这些特征的简明集合可以很容易地获得，从而解决了形式化方法在可解释性人工智能领域的重要难题。
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2 years ago
在不考虑敏感属性的情况下学习公平模型：一种生成方法
本文提出了一种基于概率生成模型的方法，通过在采用了多种形式的相关特征的训练数据中有效地估计敏感属性信息，从而提高公平模型的学习率。实际测试表明了该方法的准确性和公平性。
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2 years ago
决策树的解释能力
本文研究布尔决策树在导出、最小化和计数足够原因和对比解释方面的计算能力，证明了给定决策树的实例的最小大小的所有足够原因集合可以指数级大于输入大小，因此生成完整的足够原因集合可能是不可行的，而生成一个足够原因集无法证明是充分的，介绍了相关特征
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3 years ago
ICML
走向严格解释：特征归因的形式化
本文提出了一种基于放松的功能依赖概念的特征选择 / 归因的正式化方法，通过在合成数据集上计算基本真实的归因，评估了许多最先进的归因方法，并展示了即使在优化时，某些归因方法也无法验证所提出的属性并提供错误的解决方案。
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3 years ago
用速率失真框架解释神经网络决策
本文将神经网络决策解释为速率失真框架下的显式优化问题，并探讨了寻找小的相关特征集的计算复杂性，发展了一种基于密度过滤的启发式解决策略，并在两个图像分类数据集上进行了数字实验，特别是在神经网络决策的稀疏解释方面，优于现有方法。
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5 years ago
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