在这篇笔记中分享前段时间我对于LIME算法的调研。一、算法简介LIME算法是Marco Tulio Ribeiro2016年发表的论文《“Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier》中介绍的局部可解释性模型算法。该算法主要是用在文本类与图像类的模型中。1.算法主要用途在算法建模过程中，我们一般会用测试集的
文章目录【用Shapely解释机器学习模型】1. 用Shapely解释线性模型1.1 传统特征系数计算1.2 部分特征依赖图(partial dependence plots)1.3 瀑布图（waterfall plot）2. 用Shapely解释加法回归模型2.1 基础解释图（局部依赖、依赖关系散点图、瀑布图）2.2 蜂群图（beeswarm）3. 用Shapely解释非加法性质的提升树模型3
#今日论文推荐#更透明的AI？MIT等最新《可解释AI: 深度神经网络内部结构解释》综述，17页pdf全面阐述DNN内部可解释性技术在过去的十年里，机器学习的规模和能力都有了巨大的增长，深度神经网络(DNNs)正在越来越多地应用于广泛的领域。然而，DNN的内部工作原理通常很难理解，这引起了人们对使用这些系统的安全性的担忧，因为他们没有严格了解它们的功能。在这项综述中，我们回顾了解释DNN内部成分的
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2023-07-04 21:54:31
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近日阅读了一篇讲述可解释性的中文综述文章机器学习模型可解释性方法、应用与安全研究综述，对模型可解释性的相关知识有了进一步的了解。本文是阅读这篇综述的一些笔记以内容摘要。0 引言背景：虽然机器学习和人工智能技术在人脸识别、自动驾驶、恶意软件检测和智慧医疗分析等领域得到了广泛的应用，但大多数情况下机器学习模型尤其是深度神经网络如同黑盒一般，人们无法确切地知道模型背后的决策依据是什么，也无法保证决策的可
可解释机器学习技术 Mind Map Ref [1] 杜梦楠. 可解释机器学习技术. 中国计算机学会通讯. 2020-6 [2] Mengnan Du, Ninghao Liu, Xia Hu: Techniques for interpretable machine learning. Commu ...
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2021-09-12 09:48:00
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# 可解释机器学习的实现
## 引言
在机器学习领域，越来越多的企业和研究人员开始关注可解释机器学习。可解释机器学习是指在模型的预测过程中能够提供可解释性和透明度的机器学习方法。这对于理解模型的决策原理、检测模型的偏差和增强模型的可信度都非常重要。本文将介绍可解释机器学习的实现流程，并提供代码示例。
## 可解释机器学习的实现流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1.
原创
2023-08-10 03:46:48
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LRP算法一.LSTM1.1.理论部分1.2.作者代码二.LRP_for_LSTM2.1.理论部分2.2.1.Weighted Connections2.2.2.Multiplicative Interactions2.2.作者代码三.扩展到GRU3.1.GRU3.2.GRU的Relevance计算部分四.参考文献 LRP算法也是可解释算法的一种，全称Layer-wise Relevance P
实现可解释性的最简单方法是仅使用可解释模型。线性回归，逻辑回归和决策树是常用的可解释模型。在接下来的章节中，我们将讨论这些模型。这里不做详细讲解，因为已经有大量的书籍，视频，教程，论文和更多的材料可用。我们将专注于如何解释模型。本书更详细地讨论了线性回归，逻辑回归，其他线性回归扩展，决策树，决策规则和RuleFit算法。它还列出了其他可解释的模型。本书中解释的所有可解释模型都可以在模块级别上解释，
一、科学目标基于深度学习的人工智能方法在许多场景取得了重要突破，但仍然存在模型可解释性差、对抗样本鲁棒性差、数据与算力需求大、理论基础薄弱等问题。基于以上问题，本重大研究计划旨在建立规则和学习的有效融合机制，打破现有深度学习“黑箱算法”的现状，建立一套可适用于不同领域、不同场景（语音、图像、视频等）的通用方法体系。二、科学问题通过规则与学习结合的方式，建立高精度、可解释、可通用且不依赖大量标注数据
9月27日，腾讯在人工智能、生命科学跨学科应用领域的最新研究成果《scBERT as a Large-scale Pretrained Deep Language Model for Cell Type Annotation of Single-cell RNA-seq Data》（《基于大规模预训练语言模型的单细胞转录组细胞类型注释算法》），登上国际顶级学术期刊《Nature》子刊《Nature
1、问题观看了李宏毅老师的机器学习进化课程之可解释的机器学习，课程中对主要是针对黑盒模型进行白盒模型转化的技巧和方法进行了简单介绍，详细细节可以参考《Interpretable Machine Learning》。像一些线性模型、树形模型是可解释的ML model，但是，深度学习一直被称为“黑盒子”，是end-to-end模型，即忽略内部计算，只关心输入端和输出端。然后就有不少人想要知道深度学习模
在这里学习的，在此简要做了些笔记。壹、可解释性概述1. 可解释性是什么人类对模型决策/预测结果的理解程度。
对于深度学习而言，可解释性面临两个问题：①为甚会得到该结果？（过程）②为甚结果应该是这个？（结果）
理想状态：通过溯因推理，计算出输出结果，可是实现较好的模型解释性。
衡量一个解释是否合理，需要考虑【可解释性：通过人类可以理解的方式描述系统的内部结构】和【完整性：通过精确的方式描述系统的各个
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2023-07-23 18:35:59
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随着DeepMind研发的围棋机器人AlphaGo接连击败了世界上的顶尖棋手，人工智能开始得到越来越多的关注。尤其是近年来计算机算力的增长以及可靠数据越来越容易获取，人工智能中的深度学习领域得到了高速发展，深度学习模型在一些任务上的智能可以达到甚至超过人类水平。但是在光鲜亮丽的面纱之下笼罩着一团迷雾！深度学习模型因其大量的参数、复杂的结构，以及给出的结果难以直接被人们所理解，甚至被诟病为“黑盒模型
1、 Python 变量及其赋值 a = 1
b = a
a = a + 1 这里首先将 1 赋值于 a，即 a 指向了 1 这个对象，如下面的流程图所示： 接着 b = a 则表示，让变量 b 也同时指向 1 这个对象 最后执行 a = a + 1。需要注意的是，Python 的数据类型，例如整型（int）、字符串（string）等等，是不可变的。所以，a =
# 深度学习可解释方法的实现流程
## 引言
深度学习是一种强大的机器学习方法，但其黑盒子特性使其难以解释其决策过程。为了使深度学习模型的决策过程能够被理解和解释，人们提出了各种深度学习可解释方法。本文将介绍深度学习可解释方法的实现流程，并指导刚入行的小白如何实施。
## 实现流程
以下是深度学习可解释方法的实现流程，可使用表格进行展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
探索SHAP：深度学习可解释性的强大工具SHAP 是一个开源Python库，用于理解和解释机器学习模型的预测行为。该项目由ETH Zurich的Scott Lundberg和Noah Gansallo发起，旨在提供一种统一的框架，以直观地理解各个特征如何影响模型的决策。项目简介SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的方法，它利用了Shapley值的概
1.SHAP介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations），是Python开发的一个“模型解释”包，它可以解释任何机器学习模型的输出。所有的特征都被视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。SHAP值从预测中把每一个特征的影响分解出来，可应用于如下场景中：模型认为银行不应该给某人放贷，但是法律上需要银
目录引言Additive Feature Attribution Methods加性特征归因法LIMEDeepLIFTLayer-Wise Relevance PropagationClassic Shapley Value Estimation简单属性唯一地决定了可加性特征属性SHAP valuesShapley值SHAP值其他概念预测值的可视化SHAP特征重要度SHAP摘要图SHAP依赖图
在前面的文章中，我们介绍了 一种可解释性神经网络——xNN，而在本篇博客中，我们将要介绍一种针对前面文章的一种改进方法，使网络结构的可解释性更强，预测准确率更高。文章名称：Enhancing Explainability of Neural Networks through Architecture ConstraintsEnhancing Explainability of Neural Net
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2023-05-23 23:18:59
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近年来，深度学习系统的解释方法已引起人们的广泛关注。现有的深度神经网络可解释方法主要分为基于数据的方法和基于模型的方法。基于数据的可解释性分析方法中最典型的是可视化方法。可视化方法主要通过可视化工具将数据中的重要部分进行标注，将学习过程与原始数据结合起来，进而帮助我们直观地理解深度学习的学习过程。例如，塞尔瓦拉朱(Selvaraju)等人使用了可视化方法，通过对卷积层的梯度生成热力图，对输入图像中
