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Une nouvelle approche pour des prédictions GNN plus claires en utilisant des explications de sous-graphes axées sur les arêtes.

Cette étude analyse des modèles de récupération neuronale en utilisant des méthodes causales pour des insights de pertinence améliorés.

Cet article parle d'un modèle en boîte blanche pour un apprentissage non supervisé efficace.

Les autoencodeurs sparses améliorent l'interprétabilité des systèmes d'IA et leurs processus de prise de décision.

Cette étude évalue les méthodes de saillance en NLP à travers une évaluation humaine.

Une nouvelle méthode améliore la clarté et la performance des prédictions de GNN.

Cet article explore des techniques d'analyse de circuits dans les modèles de transformateurs pour améliorer le traitement du langage.

Une nouvelle méthode offre des perspectives plus claires sur les décisions des modèles d'apprentissage profond.

FreeShap améliore l'attribution d'instance pour les modèles de langue, augmentant la fiabilité et l'efficacité.

Les MLP bilinéaires offrent des modèles plus simples et plus interprétables en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la transparence des modèles et la confiance dans des domaines critiques comme la santé.

Expliquer les décisions des GNN avec des règles d’activation aide à renforcer la confiance et la compréhension.

Une nouvelle méthode pour comprendre comment les modèles audio font des prédictions.

Un cadre unifié pour évaluer les types d'explications pour une meilleure compréhension des modèles.

Cet article présente une nouvelle méthode pour mieux comprendre les modèles d'apprentissage automatique.

Les données manquantes impactent la performance des modèles et les insights obtenus grâce au machine learning.

Un aperçu de l'interprétabilité mécaniste dans les modèles de langage basés sur les transformateurs.

Examen de comment les modèles de langage codent et relient les concepts.

Un nouveau cadre minimise l'effort humain tout en s'attaquant aux biais des modèles.

TokenSHAP révèle comment les mots impactent les réponses des modèles de langage.

Une étude sur la fiabilité des auto-explications des LLM dans les tâches en langage naturel.

CEViT améliore la mesure de similarité d'images et propose des explications claires.

Une nouvelle méthode qui mélange l'apprentissage des concepts et des représentations dissociées pour une meilleure compréhension des modèles.

Examiner comment les valeurs aberrantes de classe affectent l'explicabilité des modèles d'apprentissage automatique.

Découvrez comment les compositions de Shapley améliorent la compréhension des prédictions multiclasses.

Cette étude examine l'impact de DCLS sur l'interprétabilité et la précision des modèles.

GLEAMS fournit des explications claires, locales et globales pour les prédictions des modèles de machine learning de manière efficace.

De nouveaux modèles améliorent les performances en utilisant des étiquettes de classe et des concepts à partir des données.

Un aperçu des différences clés entre l'IA explicable et l'IA interprétable.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des décisions en deep learning dans l'analyse des séries temporelles.

Un nouvel outil aide les utilisateurs à comprendre des modèles d'arbres complexes.

Une méthode qui améliore la concentration des CNN sur les zones clés d'une image pour de meilleures décisions.

Cette étude évalue le cadre IDGI pour expliquer les prédictions des modèles d'apprentissage profond.

GAProtoNet améliore la classification de texte en rendant les résultats plus compréhensibles tout en gardant une grande précision.

EQ-CBM améliore la compréhension de l'IA grâce à un meilleur codage des concepts et à plus de flexibilité.

Une nouvelle méthode améliore le regroupement des réseaux de neurones pour une meilleure compréhension.

De nouvelles méthodes améliorent la précision des fonctions d'influence dans les grands modèles.

Une nouvelle approche pour une visualisation et une compréhension plus claires des modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des features et de la prise de décision des CNN.