Explainable

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: Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation.pdf 近年来,将知识图谱纳入推荐系统已引起越来越多的关注.通过探索知识图中的互连,可以发现用户和项目之间的连通性,这为路径提供了丰富且互补的信息给用户 -项目交互.这种连通性不仅揭示了实体和关系的语义, 而且还有...
评级：0 浏览量：460 收藏量：0 资源大小：758KB 上传时间：2020-02-02

: Explainable-AI 可解释的AI 这里指的和的笔记本电脑演示
评级：0 浏览量：55 收藏量：0 资源大小：1010KB 上传时间：2021-04-19

: explainable-asag explainable-asag
评级：0 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：3.11MB 上传时间：2021-03-19

: Explainable Matrix Factorization with Constraints on Neighborhood in the Latent Space Explainable Matrix Factorization with Constraints on Neighborhood in the Latent Space
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：92KB 上传时间：2021-02-08

: Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph.pdf The framework encourages two modules to complement each other in generating effective and explainable recommendation:1)inductiverules,minedfromitem-centricknowledgegraphs, summarizecommonmulti-...
评级：0 浏览量：302 收藏量：0 资源大小：1.34MB 上传时间：2019-08-09

: Explainable_AI：可解释的AI笔记本和项目的集合可解释的AI 打开机器学习模型的“黑匣子”不仅在理解我们创建的模型，而且还可以将见解传达给其他人方面具有巨大的意义。当我遇到可解释的AI的不同用例时，我正在将见解提炼成可管理的块并公开共享。...
评级：0 浏览量：119 收藏量：0 资源大小：1.02MB 上传时间：2021-02-27

: Transparent, Scrutable and Explainable User Models for personalized commendation 一个透明的可解读、可解释的个性化推荐模型，使用一个多任务深度学习模型来实现可解释的可解读的个性化推荐模型
评级：0 浏览量：100 收藏量：0 资源大小：1.34MB 上传时间：2020-06-22

: On the Role of Knowledge Graphs in Explainable AI A Machine Learning Perspective 可解释性人工智能是AI领域当下最火的话题之一，其在许多AI产业领域，比如金融、医疗健康等作用至关重要。本文详解了可解释性人工智能的动机、定义、评估，以及知识图谱在可解释性人工智能中的作用。
评级：0 浏览量：233 收藏量：0 资源大小：37.24MB 上传时间：2020-10-07

: Explainable and Interpretable Models in Computer Vision and Machine Learning 介绍可解释模型在计算机视觉和机器学习中的应用。
评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：9.07MB 上传时间：2019-04-16

: 可解释推荐系统调查和观点Explainable Recommendation A survey and new perspectives 本文详细描述了可解释推荐系统的历史发展，当前现状，使用的模型方法，评价方法，未来发展。内容更新到2020年2月
评级：0 浏览量：431 收藏量：0 资源大小：16.31MB 上传时间：2020-06-22

: Hands-On-Explainable-AI-XAI-with-Python:Packt发行的可解释的AI与Python 使用Python的动手可解释AI（XAI）这是发行的的代码存储库。它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。平装：454页书号ISBN-13 ：9781800208131 出版日期：2020年7月31日链接关于这本书 ...
评级：0 浏览量：158 收藏量：1 资源大小：15.61MB 上传时间：2021-05-26

: Explainable-AI:可解释性AI（XAI）可解释的AI 可解释性AI（XAI）笔记本电脑的继续实验的内容，请参见卡片的分类...cd Explainable-AI pip install -r requirements.txt jupyter notebook Tambémépossívelver o os进行arquivo HTML（）的实验。
评级：0 浏览量：342 收藏量：1 资源大小：2.35MB 上传时间：2021-03-25

: Human and Machine Learning Visible, Explainable, Trustworthy Transparent epub Human and Machine Learning Visible, Explainable, Trustworthy and Transparent 英文epub 本资源转载自网络，如有侵权，请联系csdn管理员删除查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：6.61MB 上传时间：2018-06-22

: explainable-ai-gatsby-version 盖茨比的世界初学者用这个hello-world样板启动您的项目。该入门工具随附了主要的Gatsby配置文件，您可能需要使用React的快速应用生成器来快速启动和运行。还有其他更具体的想法吗？您可能需要查看我们充满活力的...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：257KB 上传时间：2021-04-09

: 陈旭__Dynamic Explainable Recommendation based on Neural Attentive on Neural Attentive ModelsXu Chen (Tsinghua University) Yongfeng Zhang (Rutgers
评级：0 浏览量：52 收藏量：0 资源大小：1.98MB 上传时间：2022-08-03

: Explainable Deep Learning Methods in Medical Diagnosis：A Survey. 深度学习的显著成功引发了人们对其在医学诊断中的应用的兴趣。即使最先进的深度学习模型在对不同类型的医疗数据进行分类时达到了人类水平的准确性，但这些模型在临床工作流程中很难被采用，主要是因为它们缺乏可解释...
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: 1-2+Knowledge+Graph+Based+Explainable+Recommendation.pdf 1-2+Knowledge+Graph+Based+Explainable+Recommendation
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: aaai_2020_xai_tutorial_Explainable AI.pdf AI模型可解释性是当前非常火爆的领域，本资料是AAAI 2020 tutorial的PPT，内容非常丰富，值得学习
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评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：1.57MB 上传时间：2021-07-23

: On the Role of Knowledge Graphs in Explainable Machine Learning - 20210505.pdf 知识图谱KGC是一个世界级会议，将有经验的实践者、技术领导者、前沿研究人员、学者和供应商聚集在一起，就知识图的主题进行为期两天的演讲、讨论和网络交流。KGC2021在5月3号到6号举行。来自加拿大CortAIx 首席人工...
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: adversarial-explainable-ai:model关于模型解释的对抗性攻击的精选清单对抗性AI 精选的对抗性AI（XAI）资源精选清单，其灵感来自和。由于该领域的新颖性，该清单非常多。欢迎捐款-发送请求请求或与我联系。机器学习模型有各种对抗性攻击。因此，防御的方式，例如通过使用XAI技术。...
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: Explainable-AI:该存储库包含与我的硕士论文有关的可解释AI相关的项目可解释的AI 这个项目是我的硕士论文中关于可解释的AI的一部分。该项目使用的数据集称为“给我一些功劳”（GMC），取自Kaggle。它具有15万个观测值和11个变量。更具体地说，有1个因变量和10个自变量。...
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: explainable_cdss_for_therapy_planning:这项工作解决了贝叶斯网络形式的可解释的临床决策支持系统的需求基于贝叶斯网络的治疗计划可解释的临床决策支持系统这项工作满足了对贝叶斯网络（BN）形式的可解释的临床决策支持系统（CDSS）的高度需求。受临床常规决策的启发，我们的方法包括患者特定的证据项目，例如检查结果...
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: Visual Analytics for Explainable Machine Learning（清华大学刘世霞）-2019 刘世霞老师在本次报告中给我们讲述了机器学习模型可视化分析框架。该框架跳出传统可视分析“先分析再可视化”的单一方向分析机制，将机器学习方法和交互可视化方法有机地结合在一起，从而更好地帮助用户理解复杂模型...
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: 算法透明度的好解释-研究论文机器学习算法已在各个领域得到广泛使用，既可以向专家用户提供预测，也可以向日常用户推荐决策。然而，这些人工智能系统通常是黑匣子，并且很少向最终用户提供算法输出的解释，这可能导致信任和使用意愿的显着丧失...
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