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safety-critical settings
搜索结果 - 5
基于概念的人工智能系统中的人类不确定性
通过研究概念为基础的模型，作者认为通过训练不确定的概念标签有助于减轻概念为基础的系统处理不确定干预时的弱点，从而披露了一些开放性挑战，并提到未来需要进行多学科研究来构建交互式的不确定性感知系统。
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a year ago
IJCAI
从相关性到因果关系：将可解释机器学习形式化为统计过程
介绍可解释的机器学习，将其与经典统计学相比较，并提出了三个关键问题，探讨可解释的机器学习在安全关键领域中的应用前景。
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2 years ago
可扩展验证的深度二元强化学习
使用二值化神经网络 (BNNs) 的强化学习算法以提高可验证性的方法，解决了神经网络在安全关键场合应用上不可靠的问题。在训练 Atari 环境中的 BNNs 之后，我们验证了其鲁棒性属性。
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2 years ago
CertainNet: 无需采样的目标检测不确定性估计
这篇论文提出了一种新的采样免费的不确定性估计方法，称为 CertainNet，旨在为自主驾驶对象检测中的物体性，类别，位置和大小提供分离的不确定性，该方法使用了一个不确定性感知的热图，并利用检测器提供的相邻边界框，同时也提出了一种评估位置和
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3 years ago
通过影子价格实现快速神经网络验证
本研究介绍了一种基于影子价格的新技术，可以更高效地对神经网络进行验证，降低了计算时间，同时也为视觉和控制等各种机器学习应用提供了改进的验证方法。
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5 years ago
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