他们提出了首个可以恢复受损铭文缺失文本、识别原始位置并帮助确定创建日期的深度神经网络 —— Ithaca，它是以荷马史诗《奥德赛》中的希腊伊萨卡岛命名，在之前的 Pythia 工具上构建并进行了扩展。...下图 2 为 Ithaca 的架构。文本受损部分用符号「-」表示，并人为损坏了字符 。提供输入后，Ithaca 恢复了文本，并识别出文本编写的时间和地点。...Ithaca 该研究使用机器学习进行铭文识别，他们提出了 Ithaca，这是一种经过训练的深度神经网络架构，可以同时执行文本恢复、地理归因和时间归因任务。...，供历史学家利用自身专业知识进行选择； 地理归属：Ithaca 通过为历史学家提供所有可能预测的概率分布来显示其不确定性，而不仅仅是单个输出。...，提供有价值的历史见解； 显着图：为了将结果传达给历史学家，Ithaca 使用计算机视觉中常用的一种技术来识别哪些输入序列对预测的贡献最大，输出以不同颜色强度突出 Ithaca 预测缺失文本、地点和日期的单词
基于特征归因的方法 特征归因通过度量部分模型输入对模型输出的贡献度来解释模型的预测结果。例如，在文本分类任务中，度量的单位可以是词语、短语或者句子，模型的输出是类别，贡献度则用数字表示。...然而人工标注的解释存在多变性，且可能包含虚假解释，因此这类方法需要设计合理的解释构建框架并结合过滤的方法来提高标注质量。 02 提示范式，如何解释？...然而，其工作原理还有待研究。现有工作借助基于扰动的或者基于梯度的特征归因方法对思维链技术进行研究。...例如，基于梯度的特征归因方法显著性得分（Saliency Scores）描述了模型输入中不同词对输出的重要性。...这篇文章主要工作是在协同归因和贡献归因的问题上，找到共通的视角，使得抽象层次上升了一个层次，抽取共同部分。文章中，对于贡献归因也是有定义的。贡献归因的含义，识别每个输入样本，对于特定输出样本的重要性。
此外根据指标的重要程度，设置不同的投票规则，来权衡精召率。 一、背景 最近几年，火车票业务持续高速成长，业务指标种类繁多，如何快速准确的发现指标的异常以及导致异常的原因，并及时排除问题显得尤为重要。...1.2 主要痛点 1）基于规则的异常检测识别适用性差。火车票业务指标目前有1000+，人工对所有指标进行检测耗时费力。...这里我们结合Z-score和肘部法则，计算待检测时间序列的|z|序列,然后对其进行降序排列得到|z|desc序列，最后利用肘部法则得到肘部值作为异常阈值。...首先对指标进行维度拆分，得到最细粒度指标的历史数据时间序列，再根据序列特性采用不同算法进行预测。...三、异动归因实践结果 案例业务背景：出行相关的票量受自然天气影响较大，当出现极端天气时，票量一般会出现突然下跌或上涨，如图5所示，该情况需要及时识别异常，并分析出引发指标异常的相关维度和维度值。
前面了解到归因分析的理论知识和数据采集，接着我们看如何搭建数据计算模型。比如我们现在希望对进入UP主视频播放页的来源进行归纳。 一、根据采集信息，对采集页面进行梳理整合。...recent,average startDate 进行归因计算的日期 ${yyyy_mm_dd} traceBackDays 往前追溯的天数 0 maxIntervalHours 最大归因间隔(小时）...3.1 合并待归因和归因目标行为数据 输入：ActionData，targetActionData 中间处理：将ActionData中的additionalFields字段join到targetActionData...以及TargetField的属性、maxIntervalHours进行序列切分，一调序列在每个targetFields上都会打平多条 输出：(Objects，Dimensions，additionalFields...，split_id， Seqeunce) 3.4 对切分后的sequence分配target的归因，输出明细结果 处理：对每个切分后的子序列按照不同的mothod生成归因结果 输出： 参数 含义 示例
在业务发展初期，需要了解当前市场的头部产品都有哪些？其核心运营方式如何？通过何种手段进行变现？如若进入市场，空间上限有多大？ 其二：策略研究。...提前提防竞品对自身产品带来的中长期影响，做到知己知彼百战不殆。 02 竞品分析完整思路 竞品分析对于企业的发展如此重要，那要从哪些方面进行研究呢？其整体框架可划分为以下五个部分，如下图所示。...通过市场上的竞品分析平台获取。 其五：市场调研。通过市场内的抽样调研，可以粗略推测产品的一些宏观数据。 04 竞品分析数据思路 当拿到了竞品的数据后，需要重点关注哪些数据，并通过哪些指标进行呈现呢？...活跃的标准一般为打开APP，同时，用户一般以设备号或账号进行唯一标识识别。 MAU：月活跃用户数。 新增用户（DNU/MNU）：新增用户数。首次安装APP并打开的用户。...「经验」如何30min内排查出指标异动的原因『归因上篇』 「经验」指标异动排查中，3种快速定位异常维度的方法『归因中篇』 「经验」指标异动排查中，如何量化对大盘的贡献程度『归因下篇』 「经验」汇总指标异动的十大原因
bikeData 使用特定日期和时间进行索引 以提取 7 月 4 日的数据。如果仅指定日期，则假定时间为午夜或 00:00:00。...由于许多企业都关门了，所以图中没有显示通勤时间的典型交通情况。晚上晚些时候的峰值可归因于在晚上的庆祝活动。为了更仔细地检查这些趋势，应将数据与典型日子的数据进行比较。...要生成常规时间表，请指定均匀区间的时间向量并使用 retime。 按时间顺序排序 确定时间表是否已排序。如果时间表的行时间按升序列出，则该时间表已排序。...bikeData = sortrows(bikeData); issorted(bikeData) 识别和删除缺失的时间和数据 时间表的变量或其行时间中可能缺少数据指示符。...查找并计算时间表变量中的缺失值。在此示例中，缺失值表示未收集数据的情况。
深度卷积神经网络（CNN）在对调控基因组序列进行训练时，往往以分布式方式构建表示，这使得提取具有生物学意义的学习特征（如序列模体）成为一项挑战。...在这里，作者对合成序列进行了全面分析，以研究CNN激活对模型可解释性的影响。作者表明，在第一层过滤器中使用指数激活与其他常用激活相比，始终导致可解释且鲁棒的模体表示。...归因方法在基因组学中特别受关注，因为它们提供了每个输入核苷酸对模型预测的独立贡献，这一技术自然地扩展到评分单核苷酸变异的功能影响。...尽管指数函数的无界行为可能导致CNN激活发散，但在实践中，训练过程中没有明显的问题，其收敛时间与具有ReLU激活的CNN相当，并且梯度保持稳定。...然而，深度CNN往往学习分布式的序列模式，这些模式对于人类来说过于复杂难以理解。虽然归因方法可以识别影响决策的输入特征，但在实践中，它们的分数往往是嘈杂的且难以解释。
模型识别 模型步骤 构造arima模型需要四个步骤： 平稳性检验 模型识别 参数估计 模型检验 平稳性检验 图检验 时序图 趋势特征 ●周期特征 ●以上均无 自相关图 单位根检验 若序列是平稳的...若序列存在特征根在单位，上或单位圆外, 则该序列是非平稳序列。 差分平稳 差分通过从当前观察值中减去先前的观察值来执行求差。...模型识别 参数估计及模型检验 模型的显著性检验 若残差序列为非白噪声序列，则意味着残差序列还有残留的相关信息未被提取，说明拟合模型不够有效。...ARIMAX模型类似于多变量回归模型，但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。 本文练习提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还检查了回归系数的统计学意义。...它的AIC等于-113.3。 练习10 使用上一练习中发现的模型对未来6个时期进行预测，并绘制预测图。
然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。 传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。 如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？...特别是，进一步了解LLM所获得的先验分布的影响和有效性，并比较它们与传统方法和模型的性能如何。 作者将LLM的估计值与Stefan等人的实验结果进行了比较。...在此过程中，ChatGPT 3.5展示了其对学术启发框架的熟悉程度，比如谢菲尔德启发框架与直方图方法相结合。 研究人员使用该框架生成了全球25个大小城市12月份典型日气温和降水量的先验分布。...ChatGPT使用从训练数据中获得的知识进行模拟专家讨论，并构建参数概率分布。 实验结果 令人惊讶的是，不同子领域的专家角色对LLM产生的先验没有显著影响。...然后，作者还观察了这些数字专家对他们的预测的信心。一些人相当谨慎，提供了保守的估计，除了Mistral 7B Instruct——对其估计的质量非常有信心。
在接下来的章节中，作者首先介绍了关于深度学习方法在调节基因组学中如何使用的基础知识，然后对四种解释方法进行了分类：基于模型的解释、影响的数学传播、特征之间相互作用的识别以及透明模型的先验知识的使用（图1...在实践中，常见的策略是搜索在选定阈值以上激活给定滤波器的子序列，并根据激活子序列集的对齐情况直接构建PWM（图2b）。...在基于节点的策略中，这是通过依次对每个滤波器进行置零，并测量这种置零对模型预测结果的影响来实现的（图2c）。...影响的数学传播 该算法通过在模型中传播扰动数据并观察对预测的影响，直接对输入示例进行操作。基于传播的归因方法可以分为两大类：向前和向后。...可以以受限的方式应用来降低其计算成本，这些方式包括：将两个基序插入随机序列，对包含特定基序对的序列进行有针对性的分析（图4a）；正向和反向传播方法的折衷结合，即深层特征交互图（DFIM）（图4b）。
在一些文献中，这也被称为地点识别，它涉及基于来自周围环境的视觉、结构或语义特征来识别之前访问过的位置。通过将当前的传感数据与过去的观测进行比较，系统可以识别匹配的特征或相似性。...相比之下，其他三种算法成功识别了回环并相应地修正了轨迹。 2. AUTONOMOS-LABS数据集：图3展示了具有多个回访的序列，表IV报告了AUTONOMOS-LABS数据集上的性能结果。...这种增加的配准时间意味着更高的计算负担，在计算能力有限或对实时响应有严格要求的场景中，可能会限制其应用。HDL-Graph SLAM在128通道LiDAR上的配准时间约为100ms。 4....正如之前所述，HDL-Graph具有最佳的扫描匹配性能，主要得益于其在密集原始点云上的操作，但由于缺乏强大的地点识别模块，导致在图优化过程中无法补偿误差。...由于缺少IMU数据源，Cartographer在FU-Berlin数据集和KITTI序列00中的结果无法得出，然而，Cartographer在ATE上仅比SC-LIO略逊一筹。
作者的研究调查了预测性能和特征归因质量之间的关系，并展示了一种基于模型集成的简单方法如何改善生命科学中复杂ML模型的特征归因质量。...作者使用240个合成数据集对传统和新颖方法进行基准测试，并展示了数据中的非线性和相关性如何阻碍对与生物相关的特征的发现。...对于评估特征发现性能的指标，作者测量每种特征归因方法排序列表中的每个点累积发现的“真实特征”数量。...利用这个基准测试，作者评估了五种不同的方法来对生物重要特征进行排名，包括两种复杂的机器学习方法使用Shapley值进行解释，以及三种传统的线性方法：通过其与结果的Pearson相关性对特征进行排名，通过其弹性网系数对特征进行排名以及使用支持向量机进行递归特征消除...这表明归因的稳定性不足：对训练集进行微小扰动（例如自助重采样）可能导致模型识别的最重要特征发生显著变化，并且先前在人类基因组学和表观基因组学中的机器学习研究已经指出在分析解释时考虑多个模型的必要性。
通过修改注意力权重（修改方法：intermediate representation erasure，如下图），它们经常没有识别出那些对模型预测最重要的表示； 基于梯度的注意力排序往往比注意力权重更能反映文本对预测的的重要程度...，则它们在功能上是等效的，则应当满足其归因一致。...2.3 基于遮挡的方法 通过遮挡（Occlusion）或擦除输入特征，并测量其对模型的影响作为输入的显著性。直观上，删除不重要的特征不会影响模型，而对于重要特征则相反。...贴个图，对原始图像的遮挡和识别的变化，一目了然： ?...同样分析了注意力头在Transformer体系结构中的作用，并确定了他们具有的一些独特功能。 Strubell在EMNLP2018（还是Best Paper！）
实验表明，所提出的方法解决了分布外问题，并比现有方法识别出更少的关键特征，对于理解分类器也非常有用。框架可以应用于图像和语言类模型。...，并通过局部可解释技术（XAI），例如逐层相关性传播（LRP），将相关性归因传递到这一表示。...通过在音频和电子健康记录等多种时间序列分类场景中应用DFT-LRP，展示了其有效性。...，“如何以现实的方式对时间序列进行扰动？”以及“如何界定时间序列的局部邻域？”。作者为这些问题提供了解决方案，并将它们融合到一个创新的时间序列解释框架——LIMESegment中。...反事实解释通过指出需要对输入数据进行哪些改变以改变最终决策，对于使黑盒模型变得可解释具有重要作用。作者在实际的太阳耀斑预测数据集上验证了我们的方法，并证实了它能够生成高质量的反事实解释。
默认情况下，数据集缺失值非常低-单个属性中只有五个： ? 让我们改变一下。您通常不会这样做，但是我们需要更多缺少的值。首先，我们创建两个随机数数组，其范围从1到数据集的长度。...这就是我们从归因开始的全部前置工作。让我们在下一部分中进行操作。 KNN归因 整个插补可归结为4行代码-其中之一是库导入。...尽管如此，仍然存在一个问题-我们如何为K选择正确的值？ 归因优化 该住房数据集旨在通过回归算法进行预测建模，因为目标变量是连续的（MEDV）。...（在3列中缺少值）调用optimize_k函数，并传入目标变量（MEDV）： k_errors = optimize_k(data=df, target='MEDV') 就是这样！...例如，可能由于客户未使用该类型的服务而缺失了某些值，因此没有必要执行估算。 最终确定是否需要进行缺失数据的处理，还需要有领域的专业知识，与领域专家进行咨询并研究领域是一种很好的方法。
尽管 DNN 在各种实际应用中取得了广泛的成功，但其过程通常被视为黑盒子，因为我们很难解释 DNN 如何做出决定。...尽管近年来研究者提出了许多归因方法，但其中大多数都建立在不同的启发式方法之上。目前还缺乏统一的理论视角来检验这些归因方法的正确性，或者至少在数学上阐明其核心机制。...那么，解决上述问题的关键在于，（1）在数学层面上建模「输入单元对网络输出的影响机制」，（2）解释众多经验性归因算法是如何利用该影响机制，来设计重要性归因公式。...众多归因算法的 “根本区别” 在于，不同归因算法对应着不同的分配比例 。 表 1 展示了十四种不同的归因算法分别是如何对独立效应与交互效应进行分配。 图表 1....而本研究中对归因算法公共机理的揭示，使我们能在同一理论框架下，公平地评价和比较不同归因算法的可靠性。具体地，我们提出了以下三条评估准则，以评价某一个归因算法是否公平合理地分配独立效应和交互效应。
为什么基于梯度的解释在Transformer中存在困难，以及如何改进它们？作者发现Transformer中存在违反全梯度完备性的梯度流不平衡，这是CNN自然具有的归因忠实度关键属性。...识别在Transformer中打破FG-完备性（SS3.2）的非局部非仿射层。 分析这一现象如何导致梯度 Stream 不平衡（SS3.3）。...作者使用忠诚度指标来评估各种归因方法，这些指标量化了归因得分如何准确地反映了模型预测中输入特征的重要性。...分割 Mask 提供目标边界的真实标注，它们作为客观的参考标准，用于评估特征分配方法识别出对模型预测真正有贡献的图像区域的程度。有关更多信息，请参见附录 B.3。...Quantitative Results 作者对LibraGrad在所有测试的模型、架构和数据集上的梯度基础归因方法进行了评估。
使用seq2PRINT建模足迹可以推断TF结合，而不论其直接足迹强度如何，能够从头识别TF基序和协同结合，并表明TF具有重塑或稳定相邻核小体等专门功能。...为了保证不同偏差水平的例子具有相同的覆盖率，我们将所有训练例子基于其Tn5偏差值分为五个区间，并对每个区间进行上采样，使得所有区间最终具有相同数量的例子。...Deriving sequence attribution scores 推导序列归属分数 Para_01 我们使用DeepLIFT74方法计算序列归因分数，这代表了给定输入DNA序列中的每个碱基对如何对从训练过的...简而言之，TF-MoDISco识别输入序列中具有高序列归因得分（seqlets）的局部区域，然后将相似的seqlets对齐和聚类成组的新基序。...对于已知的基序，我们收集其在cCRE中的匹配位置，打乱这些位置并平均模型预测。 在这两种方法中，我们都将给定基序的存在与否之间的差异作为边际预测进行计算。
他们以古希腊的岛屿名为该模型命名——「Ithaca」（伊萨卡岛），以表对古希腊文明的神往。在荷马史诗《奥德赛》中，伊萨卡岛是英雄奥德修斯（Odysseus）的故乡。...Ithaca 的架构如下：文本的损坏部分用破折号“-”表示；此外，DeepMind 研究团队还人为地破解了字符“δημ”。提供输入后，Ithaca 会自动恢复文本，并识别文本的编写时间和地点。...地理归因：Ithaca 通过为历史学家提供所有可能预测的概率分布（而不仅仅是单个输出）来显示其不确定性。它会返回代表其确定性水平的 84 个不同古代区域的概率。...这可以使历史学家对特定日期范围的置信度可视化，可能会提供有价值的历史见解。 显着性映射：为了将结果传达给历史学家，Ithaca 使用计算机视觉中常用的一种技术来识别哪些输入序列对预测的贡献最大。...据 DeepMind 介绍，经评估表明：Ithaca 在恢复受损文本方面的准确率达到了 62%，在识别其原始位置方面的准确率达到 71%，并且可以将文本的日期确定在其真实日期范围的 30 年内。
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