理解并统一14种归因算法，让神经网络具有可解释性（2）
针对第二个关键点，我们探究发现，所有 14 种现有经验性归因算法的内在机理，都可以表示对上述独立效用和交互效用的一种分配，而不同归因算法按不同的比例来分配神经网络输入单元的独立效用和交互效用。具体地，令表示第 i 个输入单元的归因分数。我们严格证明了，所有 14 种经验性归因算法得到的，都可以统一表...
理解并统一14种归因算法，让神经网络具有可解释性（1）
理解并统一14种归因算法，让神经网络具有可解释性机器之心 2023-03-09 09:49 发表于辽宁机器之心专栏机器之心编辑部本文提出了统一解释 14 种输入单元重要性归因算法的内在机理，并提出评价归因算法可靠性的三大准则。尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视...
如何解释AI做出的决策？一文梳理算法应用场景和可解释性（2）
2.1 方法介绍令ε={P1,...,Pn}表征 n 个病人的数据库。Pj 表征 K 个病人就诊数据记录，Pj = {x_1, . . , x_k}，其中，x_k 发生在时间点 t_k，包含一组描述该次诊疗的医疗变量，考虑到第 j 个病人在时间点 t-1 的病史数据 Pj={x_1, . . . ,...
如何解释AI做出的决策？一文梳理算法应用场景和可解释性（1）
本文结合《Explanation decisions made with AI》指南，重点对算法的应用场景和可解释性分析进行了梳理总结。英国的 Information Commissioner’s Office （ICO）和 The Alan-Turing Institute 联合发布了《Expla...
人工智能算法的可解释性方法研究
云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 摘要以深度学习为代表的人工智能技术在信息领域的应用，极大地提高了信息的利用效率和挖掘价值，深刻的影响了各领域的业务形态，同时也引发了监管部门和用户对这一新技术运用中出现的 “算法黑箱”问题关切和疑虑。...
AI算法透明不是必须，黑箱和可解释性可简化为优化问题
AI算法对人类生活的影响越来越大，但它们内部的运作往往是不透明的，人们对这种技术的工作方式也愈加感到担忧。MIT科技评论曾经发表一篇题为“人工智能中的黑暗秘密”的文章，警告说：“没有人真正知道先进的机器学习算法是怎样工作的，而这恐将成为一大隐忧。”由于这种不确定性和缺乏问责制，纽约大学AI Now ...
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