机器推理可解释性(综述论文)

但是，用户面对着系统推荐的物品，心里可能会产生疑惑：为什么向我推荐这些内容。为了使得推荐内容更容易被用户所接受，通常在给用户推荐的同时，加上相应的解释。例如，推荐电影时加上“95%的用户观看后表示喜欢

sig-security:CDF安全特别兴趣小组-安全访问,策略控制,隐私,审计,可解释性等等!

可解释人工智能（Explainable Artificial Intelligence）旨在于具备可为人类所理解的功能或运作机制，拥有透明度， 是当前AI研究的热点，是构建和谐人机协作世界必要的条件，

manim, 解释性数学视频的动画引擎 Manim解释性数学视频的动画引擎。对于那些想要使用这个工具的人来说,我应该先考虑一下自己的用例( 例如 ) 。 3 b1b视频在构建它时记住了,并且它可以能不

BIPLAN:trade_mark:CR.1 BIPLAN(字节编码解释性编程语言)是一种基于递归下降解析器的实验性编程语言,该解析器仅使用静态内存分配,并运行不需要垃圾收集器的完全软件定义的虚拟机。

awesome_deep_learning_解释性:深度学习特定关于神经网络模型解释性的相关高引用顶会论文(附代码)

常识性知识的来源旨在支持自然语言理解、计算机视觉和知识图的应用程序。这些源包含相互补充的知识,这使得它们的融合成为可能。然而,由于它们不同的关注点、建模方法和稀疏重叠,这样的融合并非微不足道。

在海量大数据的帮助下,深度学习在许多领域都取得了显著的成功。但是,数据标签的质量是一个问题,因为在许多现实场景中缺乏高质量的标签。

深度学习通常被描述为一个实验驱动的领域,并不断受到缺乏理论基础的批评。这个问题已经部分地被大量的文献解决了,这些文献至今没有被很好地组织起来。本文对深度学习理论的最新进展进行了综述和整理。

Transformer是一种主要基于自注意力机制的深度神经网络,最初应用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表征能力的启发,研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务中。与