ICML2021 | 可解释性：对神经网络中层特征复杂度的解释与拆分 / 开普饭

文/陈根在人工智能深度学习输入的数据和其输出的答案之间,存在着人们无法洞悉的"隐层",它被称为"黑箱".这里的"黑箱"并不只意味着不能观察 ...

摘要精神疾病是复杂的,涉及不同的症状学和神经生物学,很少涉及单一的.孤立的大脑结构的破坏.为了更好地描述和理解精神疾病的复杂性,研究人员越来越多地将多元模式分类方法应用于神经成像数据,特别是监督机器 ...

杜克大学的科学家们在<自然:机器智能>提出了"概念白化(concept whitening)"技术,其将可解释性引入深度学习模型,而不再由模型自主在数百万训练得出的参数 ...

Abstract 机器学习是用于创建将大脑功能与行为联系起来的计算模型的强大工具,并且其在神经科学领域的应用日渐广泛.但是,这些模型很复杂,而且通常很难解释,因此很难评估它们的神经科学有效性和理 ...

决策树属于监督学习算法的一种,根据原始输入数据中的特征,构建一个树状模型来进行分类.比如探究早晨是否出去打网球的例子,输入数据如下一共有14个样本,其中9个早上都出去打球,5个早上没出去打球.在原始 ...

卷积神经网络是一种特殊类型的人工神经网络,广泛应用于图像识别.这种架构的成功始于 2015 年,当时凭借这种方法赢得了 ImageNet 图像分类挑战. 这些方法非常强大并且能够很好地进行预测,但同时 ...

今天给大家介绍的是 Journal of Chemical Information and Modeling 上,一篇有关提取图神经网络特征.更好地预测分子特性的方法的文章 "XGraphB ...

正文购物中心中层干部360度考核测评表序号考核要素要素标志一次赋值二次赋值1工作质量(15分)(所完成工作的精确度.彻底性和可接受性,以及岗位职责的明确度和工作责任心的可接受度)A．岗位职责明确,责任 ...

AI蜗牛车 151篇原创内容公众号 Datawhale干货来源:纪厚业,北京邮电大学,图与推荐编辑:数据派THU 本文约1.5w字,干货满满,建议收藏本文对近期提出的 GNN 解释技术进行 ...

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向,今天解读的2021最新综述,其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析,归纳对比了该问题的解决思路.作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数 ...

更多技术干货第一时间送达图神经网络简介 GNN是Graph Neural Network的简称,是用于学习包含大量连接的图的联结主义模型.近年来,图神经网络(GNN)在社交网络.知识图.推荐系统甚至 ...

本篇文章把之前一个月学习的网络特征交叉的文章结合自己平时实践的经验梳理一遍,方便今后学习回顾. LR Poly2 FM FFM MLP WDL(DLRS16) DeepFM(IJCAI17) NFM( ...

想必很多我的同龄人都对这张脸印象深刻.由于相貌特点,成奎安成功的塑造了诸多经典反派角色.只要他一出场,就知道这是一个好凶好凶的大坏蛋. 图像中蕴含着很多微妙的信息,但是在人工智能技术获得突破前,发掘图 ...

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