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个性化推荐的可解释性研究,神经网络机器学习的可解释性研究
个性化推荐的可解释性研究,神经网络机器学习的可解释性研究
机器学习
可解释性
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神经网络、机器学习的可解释性研究,个性化推荐的可解释性研究
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【综述专栏】神经网络可解释性综述
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论文阐述了解释性的重要性,并提出了一种新的解释性分类方法,该分类方法分为三个维度:参与类型(被动解释性与主动解释性)、可解释性的类型和可解释性焦点(从局部解释性到全局解释性)。这种分类法为相关文献中论文的分布提供了一个有意义的3D视图,因为其中的两个维度不是简单的分类,而是允许有序的子类别。最后,论文总结了现有的可解释性评价方法,并提出了新分类方法启发下可能的研究方向。
可解释图神经网络,从模型级解释构建可信赖GNN
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图神经网络通过聚合和结合邻居信息来学习节点特征,在许多图的任务中取得了良好的性能。然而,GNN大多被视为黑盒,缺乏人类可理解的解释。因此,如果不能解释GNN模型,就不能完全信任它们并在某些应用程序域中使用它们。
解释可解释性:理解数据科学家使用机器学习的可解释性工具.pdf
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我们对数据科学家进行了背景调查(N=11)和调查(N=197),以观察他们如何使用可解释性工具来发现在构建和评估ML模型时出现的常见问题。我们的结果表明,数据科学家过度信任和滥用解释工具。此外,很少有参与者能够准确地描述这些工具的可视化输出。我们为数据科学家的可解释工具心智模型强调定性主题。我们总结了对研究人员和工具设计者的启示,并将我们的发现置于社会科学文献的背景中。
Python-Lucid神经网络可解释性研究工具集
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Lucid:神经网络可解释性研究工具集
深度学习可解释性研究进展
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近年来,机器学习发展迅速,尤其是深度学习在图像、声音、自然语言处理等领域取得卓越成效.机器学习算法的表示能力大幅度提高,但是伴随着模型复杂度的增加,机器学习算法的可解释性越差,至今,机器学习的可解释性依旧是个难题.
基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究
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我觉得可以,很好,适合你,基于机器学习的众筹平台个性化推荐算法研究
机器学习的个性化推荐算法.docx
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机器学习的个性化推荐算法.docx
基于深度神经网络的个性化推荐系统研究
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深度神经网络由于结构类似于生物神经网络,因此拥有高效、精准抽取信息深层隐含特征的能力和能够学习多层的抽象特征表示,且能够对跨域、多源、异质的内容信息进行学习等优势。提出了一种基于多用户-项目结合深度神经网络抽取特征、自学习等优势实现信息个性化推荐的模型,该模型通过对输入多源异构数据特征进行深度神经网络学习、抽取,再融合协同过滤中的广泛个性化产生候选集,然后通过二次模型学习产生排序集,实现精准、实时
论文研究-基于集成学习的个性化推荐算法.pdf
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在2009年结束的Netflix推荐大赛中,由于顶级参赛小组均使用集成学习算法,使得基于Bagging和Stacking的Ensemble方法得到了广泛的关注,而基于Boosting的集成学习方法相对来说却无人问津。首先分析了基于Boosting的集成学习算法在分类问题中的优势,以及在推荐问题上的缺陷。通过对用户评分矩阵的简化和分解,将问题转换为简单的分类问题,使得Boosting的集成学习算法能
基于深度学习的个性化新闻推荐算法研究与应用
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使用python编写的基于深度学习的个性化新闻推荐算法 请注意,这只是一个非常基础的框架,实际应用中需要考虑很多其他因素,如冷启动问题(如何给新用户或者新新闻进行推荐),如何处理用户的长期兴趣变化等等。同时,为了提高模型的性能,可能还需要进行一些复杂的调参和模型结构设计。 请注意,这只是一个非常基础的框架,实际应用中需要考虑很多其他因素,如冷启动问题(如何给新用户或者新新闻进行推荐),如何处理
可解释机器学习资源.zip
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《监督机器学习可解释性》
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通过人工神经网络等获得的预测具有很高的准确性,但人类经常将这些模型视为黑盒子。对于人类来说,关于决策制定的洞察大多是不透明的。在医疗保健或金融等高度敏感领域,对决策的理解至关重要。黑盒子背后的决策要求...
卷积神经网络的可解释性研究综述_窦慧.caj
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DataFunSummit: 2022年图机器学习峰会PPT合集(43份).zip
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基于分解的图神经网络可解释性 面向可解释性的知识图谱推理研究 浅谈组合优化问题求解中的机器学习方法 基于图的视觉分类模型的可解释性 图机器学习在信用风险管理场景的应用 开放环境下图神经网络及其应用 大规模图...
基于学习兴趣的个性化推荐算法研究* (2013年)
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根据高职学校目前选修课的现状,在学生进行选修课选择时,提出一种基于隐式和显式兴趣相结合的学生兴趣个性化推荐算法模型,结合相关推荐技术进行个性化推荐,从而将盲目的选课变得有指导性、有针对性,大大提高了学习效果以及选修课开设的意义,对今后教学改革有一定的指导意义。
基于情境的个性化学习云服务推荐模型研究
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云服务的发展引起了信息爆炸,导致个性化云服务推荐备受欢迎,学习云服务推荐也是如此。论文以探索云服务推荐为目标,在分析个性化学习者模型、个性化情境模型和服务模型的基础上,构建了个性化学习云服务推荐模型,引入了一种面向情境的基于SLOPE ONE的协同过滤推荐算法,通过计算服务的相异性来推荐云服务,并采用多种推荐手段推荐云服务。论文研究的目的是为了推进个性化云服务推荐技术的发展。
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基于情境的个性化学习云服务推荐模型研究.pdf
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基于深度学习的个性化音乐推荐算法研究.pdf
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新想法!Geoffrey Hinton独自署名44页论文,如何在神经网络中表示部分-整体层次结构,结构化表示获取可解释性
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本文没有描述一个工作系统。相反,它提出了一个关于表示的单一想法,允许几个不同群体的进步被组合成一个虚构的系统,称为GLOM。这些进展包括transformers、神经域、对比表示学习、蒸馏和胶囊。
可解释性推荐综述:调查和新视角.pdf
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Explainable Recommendation: A Survey and New Perspectives论文的翻译,适合于有志于从事可解释性推荐研究的人员作为了解总体情况。
2023新书可解释的AI谱系,使用Python实现模型可解释性和可解释性的解决方案,272页pdf .pdf
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理解如何使用可解释人工智能(XAI)库,并建立对人工智能和机器...使用Python创建代码片段并解释机器学习模型 利用最新代码和敏捷实现的深度学习模型 构建、训练和解释可扩展的神经网络模型 理解神经网络模型的不同变体。
卷积神经网络在轴承故障诊断中的可解释性探讨.pdf
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百度的何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文
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百度的何中军在《神经网络机器翻译技术及应用》中提到的5篇论文 五篇论文分别是: 1.第一个挑战就是漏译,我们今年有一篇论文从数据方面去分析。我们发现漏译与词语的熵成正相关关系,这个词的熵越大,漏译的可能性越...
【普林斯顿博士论文】面向物理科学的可解释机器学习,242页pdf .pdf
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我将强调科学应用中面临的一个主要问题:缺乏可解释性。过度参数化的黑盒模型容易在训练数据中记住伪相关。这不仅威胁到使用机器学习取得的研究进展,而且剥夺了科学家最强大的工具箱:符号操纵和逻辑推理。考虑到这...
AI Paper阅读记录与收藏:机器学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/智能语音/推荐系统/知识图谱
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大模型/AIGC/AGI 1.1 文本大模型 1.2 图像大模型 1.3 语音大模型 1.4 多模态大模型 (一) 机器学习/深度学习 1.1 基础模型 ...推荐系统、知识图谱、数据优化、特征融合、推理加速、知识蒸馏、可解释性等论文
基于Python机器学习的大气环境下材料失效数据分析
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降尘量等)进行环境因素影响量化分析,筛选出对相应性能影响较大的因素,然后 通过多层感知机神经网络算法建立模型对材料的耐候性进评价,降低求解难度的同 时增加结果的准确性。分析结果表明:一.Extra Trees算法...
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神经网络学习对于逼近实数值、离散值或向量值的目标函数提供了一种健壮性很强的方法对于某些类型的问题,如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据,人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法 ...
机器推理的进展与展望(发表自模式识别与人工智能期刊)
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机器学习算法的发展仍受到泛化能力较弱、鲁棒性较差、缺乏可解释性等问题的限制.文中介绍机器推理,说明推理对于机器学习人的知识和逻辑、理解和解释世界的重要作用.首先分析人类大脑推理机制,从认知地图、神经元和...
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