Articoli più recenti per Interpretabilità del modello

Un nuovo metodo migliora l'aggregazione degli alberi decisionali mantenendo l'interpretabilità e la privacy.

Un nuovo approccio per previsioni GNN più chiare usando spiegazioni di sottografi focalizzate sui bordi.

Questo studio analizza modelli di recupero neurale usando metodi causali per avere migliori intuizioni sulla rilevanza.

Questo documento parla di un modello white-box per un apprendimento non supervisionato efficace.

I codificatori sparsi migliorano l'interpretabilità dei sistemi di intelligenza artificiale e dei loro processi decisionali.

Questo studio valuta i metodi di salienza nel NLP attraverso la valutazione umana.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza e le prestazioni delle previsioni delle GNN.

Questo articolo esplora le tecniche di analisi dei circuiti nei modelli di Trasformatore per migliorare l'elaborazione del linguaggio.

Un nuovo metodo offre spunti più chiari sulle decisioni dei modelli di deep learning.

FreeShap migliora l'attribuzione delle istanze per i modelli di linguaggio, aumentando affidabilità ed efficienza.

I MLP bilineari offrono modelli più semplici e più facili da interpretare nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora la trasparenza del modello e la fiducia in settori critici come la salute.

Spiegare le decisioni delle GNN usando regole di attivazione migliora la fiducia e la comprensione.

Un nuovo metodo per capire come i modelli audio fanno previsioni.

Un framework unificato per valutare i tipi di spiegazione per una migliore comprensione del modello.

Questo articolo presenta un nuovo metodo per una migliore comprensione dei modelli di apprendimento automatico.

I dati mancanti influenzano le prestazioni del modello e le intuizioni derivanti dal machine learning.

Una panoramica dell'interpretabilità meccanicistica nei modelli linguistici basati su trasformatori.

Esaminando come i modelli linguistici codificano e collegano i concetti.

Un nuovo framework riduce lo sforzo umano mentre si occupa dei pregiudizi dei modelli.

TokenSHAP mostra come le parole influenzano le risposte dei modelli linguistici.

Uno studio sulla affidabilità delle auto-spiegazioni dei LLM in compiti di linguaggio naturale.

CEViT migliora la misurazione della somiglianza tra le immagini e offre spiegazioni chiare.

Un nuovo metodo che combina l'apprendimento dei concetti e le rappresentazioni disentangled per una migliore comprensione del modello.

Esaminare come gli outlier di classe influenzano l'interpretabilità nei modelli di apprendimento automatico.

Scopri come le composizioni di Shapley migliorano la comprensione delle previsioni multiclass.

Questo studio esamina l'impatto del DCLS sull'interpretabilità e sull'accuratezza del modello.

GLEAMS offre spiegazioni chiare e locali e globali per le previsioni di machine learning in modo efficiente.

I nuovi modelli migliorano le prestazioni usando etichette di classe e concetti dai dati.

Uno sguardo alle differenze chiave tra AI Spiegabile e AI Interpretabile.

Nuovi metodi migliorano la comprensione delle decisioni del deep learning nell'analisi delle serie temporali.

Un nuovo strumento aiuta gli utenti a capire modelli ad albero complessi.

Un metodo che migliora la rete neurale convoluzionale concentrandosi sulle aree chiave dell'immagine per prendere decisioni migliori.

Questo studio valuta il framework IDGI per spiegare le previsioni dei modelli di deep learning.

GAProtoNet migliora la classificazione del testo aumentando l'interpretabilità senza perdere precisione.

EQ-CBM migliora la comprensione dell'AI grazie a una codifica dei concetti migliore e a maggiore flessibilità.

Un nuovo metodo migliora il raggruppamento delle reti neurali per una comprensione migliore.

Nuovi metodi migliorano l'accuratezza delle funzioni di influenza nei grandi modelli.

Un nuovo modo per avere una visualizzazione più chiara e comprendere meglio i modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle caratteristiche delle CNN e del processo decisionale.