Quanshi Zhang, Ying Nian Wu, Song-Chun Zhu
https://github.com/cair/pyTsetlinMachineParallel#interpretability-demo 学习数据及数据抽象的关系 ?
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书采用问题解决的方法来解释机器学习模型及其算法。 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学习模型的信任。...本书采用问题解决的方法来解释机器学习模型及其算法。 本书从监督学习线性模型的模型解释开始，包括分类和回归模型的特征重要性、部分依赖分析和影响数据点分析。...接下来，介绍了使用非线性模型和最先进的框架(如SHAP值/分数和LIME)进行监督学习的方法。...使用LIME和SHAP覆盖时间序列模型的可解释性，以及与自然语言处理相关的任务，如文本分类，ELI5的情感分析和不证明。...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
在机器学习的场景中，可解释性（interpretability）就表示模型能够使用人类可认知的说法进行解释和呈现。[Finale Doshi-Velez] ?...这些是在提出模型可解释性问题时会想到的重要问题。 可解释性的重要性 总有人会问，为什么模型给出预测结果了还不满意，还要这么执意于知道模型是如何做出预测的？这和模型在真实世界中产生的影响有很大关系。...可解释机器学习的大框架 以下是一些由可解释性带来的好处： 可靠性 易于调试 启发特征工程思路 指导后续数据搜集 指导人为决策 建立信任 模型解释的具体技术 实践是检验真理的唯一标准。...通常情况下，在准确性和可解释性之间取得正确的权衡可能是一个困难的平衡行为，但SHAP值可以同时提供这两者。 操作 再一次，以足球为例，我们想要预测一个球队有一名球员赢得“最佳球员”的概率。...参考文献： 可解释的机器学习：制作黑盒模型的指南可解释.Christoph Molnar 机器学习可解释性微课程：Kaggle 想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献？
loss部分与openai实现有差异。 原论文中给出的学习到的语义特征有如下： ? 粗细、倾斜 ? 脸的朝向、寛瘦、光线强弱 ? 旋转、宽瘦 ? 亮度等 ?...论文中学习到的语义特征如本文开头部分图片展示。 This is where the InfoGAN comes in.
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。...现在让我们看看他是如何工作的： 上面的分类器预测我们的牌是”一对“。为什么会这样预测呢?看看LIME解释： LIME构建了一个可视化的图。在垂直轴上是特征值：显示手中的牌的数字和花色。...在上面的图表中，LIME认为第3张牌对分类的贡献最大(尽管是负贡献)。如果不使用可解释的AI，我们根本没法想到这是为什么。...如果不使用可解释的AI，我们很容易忽略这一点，但通过使用LIME，我们可以确保自己的假设得到验证。 LIME帮助解释为什么模型会做出这样的预测。...但是它们的缺点就是可解释性较低。2016年引入了LIME作为解决黑箱模型不透明问题的方法。
可解释的AI（XAI）一直是人们研究的一个方向，在这篇文章中，我们将看到如何使用LIME来解释一个模型是如何学习扑克规则的。...现在让我们看看他是如何工作的： 上面的分类器预测我们的牌是”一对“。为什么会这样预测呢?看看LIME解释: LIME构建了一个可视化的图。在垂直轴上是特征值：显示手中的牌的数字和花色。...在上面的图表中，LIME认为第3张牌对分类的贡献最大(尽管是负贡献)。如果不使用可解释的AI，我们根本没法想到这是为什么。...如果不使用可解释的AI，我们很容易忽略这一点，但通过使用LIME，我们可以确保自己的假设得到验证。 LIME帮助解释为什么模型会做出这样的预测。...但是它们的缺点就是可解释性较低。2016年引入了LIME作为解决黑箱模型不透明问题的方法。
使用模型属性、本地逻辑表示和全局逻辑表示从黑盒模型生成解释 快速回顾：XAI 和 NSC 可解释人工智能 (XAI) 致力于开发对人类（包括用户、开发人员、政策制定者和审计人员）来说本质上更容易理解的人工智能模型...因此，我们可以断言神经符号计算是可解释人工智能下的一个子领域。NSC 也是最适用的方法之一，因为它依赖于结合现有的方法和模型。 ? 如果可解释性是指用人类语言有意义地描述事物的能力。...然后，每个次符号表征都与一个人类可以理解的符号相关联。 然后，符号推理器检查符号表示的嵌入相似性 训练继续进行，直到通过更新表示使推理机输出的准确性达到最大为止。...基于案例的解释:基于规则的可解释性依赖于提供有价值的输入-输出对(包括积极的和消极的)，以提供对模型内部逻辑的直观理解。基于案例的解释依赖于人类从这些配对中推断逻辑的能力。 ?...最后总结 在本文中，我们: 简要介绍XAI与NSC的异同; 定义并比较黑盒和白盒模型; 使黑盒模型可解释的方法(模型属性，局部逻辑，全局逻辑); 比较基于规则的解释和基于案例的解释，并举例说明。
元意识和注意力控制建模 本文研究了基于主动推理和自由能原理开发人类可解释、可解释的人工智能（AI）系统的前景。我们首先简要概述主动推理，特别是它如何应用于决策、内省以及公开和隐蔽行动的生成建模。...首先，它削弱了透明度，使得第三方审计几乎不可能进行，因为这些系统的设计者、用户和利益相关者可能难以理解特定决策或预测的原因。...可解释人工智能旨在弥合当代人工智能系统的复杂性和缺乏可审计性与人类可解释性和可审计性之间的差距 [25, 26, 34]。...主动推理的工具使我们能够将自组织系统建模为受到最小化惊奇的迫切需要驱动的系统，该惊奇量化了给定路径或轨迹偏离其惯性或特征路径的程度，或者是其上限，即变分自由能，它评估了其预测与实际感知到的输入之间的差异...这些模型规定了可观测结果是如何由世界中的（通常是不可观测的）状态或因素产生的。 与当前最先进的黑盒方法相比，使用生成模型的主要优势在于可解释性和可审计性。
最近在一个Kotlin群里，看到大家在讨论一个问题，是关于 == 和 === 的问题，看官方文档解释的意思大概是这样子的 两个等号== == 两个等号意思与Java中的 equals 意思一样，就比如...我们看加了问号，值小的情况： ? 输入图片说明 看到这里可以看到有点不一样了，我们重点看一下标记出来的部分，这个看名字的意思应该就是 equals 的意思。 我们再看加了问号，值大的情况： ?...可选值的时候，就当成Java基本数据类型进行比较 而Java基本数据类型比较的话，地址与值都是相等的，为了节省这个比较地址的开销， kotlin直接编译成JVM执行的 == 的意思， 而当你加了问号...这个可能就与JVM的机制有关系了，【据说在JVM里面有一个常量池，如果是这个值存在于这个常量池里，那么jvm会直接拿常量池里的对象进行替换。所以你值小的时候得到的结果是相等的】。...对Kotlin感兴趣的可以加我的群：559259945 ---- 追加 群里老司机跟我说了，是JVM虚拟机的的优化，范围 -128 到 127之间有缓存 ? 输入图片说明
数据类型分为可变、不可变。可变对象表示可以原处修改该数据对象，不可变对象表示必须创建新对象来保存修改后的数据。...在基础数据类型中： 数值、字符串、元组、frozenset是不可变对象 列表、set、dict是可变对象 对于可变对象，比如有一个列表L，查看它的id以及第一个元素的id。...也就是说，修改列表中的第一个元素过程中，创建了一个新的内存块来存放新的字符串，原始的那个字符串"a"因为没有被引用了，它将等待垃圾回收器的回收。不管如何，列表的地址一直没变。...为什么修改列表中的元素需要创建新的内存块？这是因为这个元素是字符串，而字符串是不可变对象。 不可变对象意味着，不能在原始内存地址块中修改数据，必须新创建一个地址块来保存修改后的数据对象。...正如上面修改字符串"a"为"aa"的结果。 假如列表L中的第一个元素仍然是一个嵌套在L中的列表，因为列表是可变对象，现在修改L的第一个元素，这第一个元素的地址不会改变。
昨天写完了 Wasmer PR #489 Su Engine 的实现。这个 PR 的核心功能是对 WebAssembly JIT 编译后代码运行状态的读取、解释和构造。...如果能够透明地由编译速度快的后端切换到运行效率高的后端，那么我们就可以同时支持“快速启动”和“高效执行”。 调试（Backtrace、变量查看和修改）。成熟的语言和运行环境的必备特性之一。 快照。...---- 「机器状态」的结构 刚才提到，Su Engine 的核心功能是读取、解释和构造 JIT 后代码的运行状态。...到此为止，我们实现了运行状态的读取和解释。以此为基础，Backtrace、查看变量等基本的调试功能就可以实现了。...当收到外部中断信号（如 SIGINT）时，这个内存块将被设置为 PROT_NONE 而不可读写。编译后端生成代码时，会在上述关键位置处插入一个对这块信号内存的读访问。
解决模型可解释问题有利于用户更加放心地应用和部署在真实场景上。 1.2 可解释分类 Pre-Model vs. In-Model vs....可解释性的范围 全局可解释 这个层级的可解释性指的是，模型如何基于整个特征空间和模型结构、参数等作出决策的。什么特征是重要的，特征交互会发生什么。...单条样本来看，模型给出的预测值和某些特征可能是线性关系，甚至是单调关系。因此局部可解释性可能相比全局可解释，更加准确点。...可解释的模型主要考虑以下几个性质： 线性：特征取值和标签取值是否存在线性关系 单调性：特征取值和标签取值是否存在单调性关系 交叉：一些模型能自动交叉特征 1.4 模型解释方法 model-specific...LIME和SHAP作为单独的特征可解释性方法，不依赖于模型，其本身置信度如何？ 模型本身是特征之间的高阶交叉，从单个特征的重要性可能没有办法解释高阶交叉对预测结果的帮助。
透明度和理解能力：通过解释模型的决策过程和预测结果，可解释性强调了模型的透明度和理解能力，这对于确保模型的可靠性和安全性至关重要。...最新的机器学习模型可解释性技术和方法有哪些？ 最新的机器学习模型可解释性技术和方法主要包括以下几种： 局部可解释性工具：这类工具旨在解释模型在特定输入上的行为。...一个典型的例子是LIME（局部可解释模型不可知论解释），它通过在局部范围内近似模型的复杂行为来提供解释。...此外，还有Tree-SHAP和Fast-IG等基于近似算法的方法，这些方法通过将不可解释的深度模型近似为可解释的模型来实现快速解释。...解释性工具的应用：利用各种解释性工具和技术，如局部可解释模型不可解释性（LIME）、集成梯度（IG）等，帮助理解模型的预测过程和结果。
之前的推文中我们介绍了如何缩小基因集范围，拿到表达矩阵，这时想要初步查看所挑选基因集在分组中是否有差异，我们用箱线图和热图尝试一下。...处理表达矩阵和生存数据 我们可以接着之前TCGA的XENA的转录组测序表达量矩阵预处理中，id转换之后的矩阵继续进行处理： n_t_exp = dat dim(n_t_exp) #[1] 38953...if(F){ #如果没有na可以跳过 load( file = 'output/rdata/0.lncRNA_target_expression_data.Rdata') #lncRNA和代谢基因的表达矩阵...lncRNA_target_expression_data.Rdata') save(n_t_exp,gp,file = 'output/rdata/0.expr.all.Rdata') } 箱线图生存分组差异检查...，我们后续拿做了差异分析以后的代谢基因再来看。
可解释的 AI 显著提高了无界裂流检测的准确性，当对来自倾斜角度的冲浪相机的独立视频进行验证时，它可以在大约 89% 的时间内正确分类和定位裂流。...虽然这些方法在裂口电流检测和定位方面取得了早期成功，但在现实环境中实施基于 AI 的算法存在几个问题，该研究旨在解决这些问题： （1）没有考虑对裂口电流的非晶结构进行分类， （2）人工智能模型的可解释性...图示：使用可解释的 AI 与累积断裂部分进行撕裂检测的比较，中间面板显示视频的静止帧。...（来源：论文） 新方法引入了一种可解释的 AI 方法，即梯度加权类激活图 (Grad-CAM)，以解释经过训练的基于 AI 的模型的预测。...新方法还在识别独立于传统准确性指标的主观模型缺陷的背景下引入了可解释的 AI。这些方法可以帮助提供更好的模型开发和增强策略，以改进基于 AI 的模型的泛化。
在深度学习的推动下，自然语言处理方面也取得了显著进展。 深度学习问题 深度学习的一个广为诟病的问题是其不透明性，不可解释性。...深度学习的学习和预测过程是不透明的，模型究竟学到了什么有效特征，使得它做出这样一个判断，这个过程缺乏可解释性。...在深度学习时代，我们的模型某种程度上只“知其然”而不知其“所以然”。 很显然，我们不可能对只知其然而不知其所以然的AI系统完全采信。所以AI势必要从只“知其然”走向“知其所以然”。...利用知识图谱对可解释性应用 目前来说还在探索比较多 两种知识库 一是Probase和Probase+。Probase是一个大规模isA知识库，是从大规模web语料中通过pattern抽取得到的。...知识图谱在可解释性上的困难 对于解释和理解的认知仍然很匮乏。我们如果想把解释和理解的能力赋予机器，我们首先要反思自身，理解人是怎么解释现象，人是如何理解世界的。
深度学习模型的可解释性有助于增加对模型预测的信任， 提高模型对与公平、隐私和其他安全挑战相关的关键决策应用程序的透明度，并且可以让我们了解网络特征，以便在将模型部署到现实世界之前识别和纠正模型所犯错误的系统模式...所以本文探讨以下5方面 GNN 需要可解释性 解释 GNN 预测的挑战 不同的 GNN 解释方 GNNExplainer的直观解释 使用 GNNExplainer 解释节点分类和图分类的实现 图卷积神经网络...图像和文本使用网格状数据；但是在拓扑图中，信息是使用特征矩阵和邻接矩阵来表示的，每个节点都有不同的邻居。因此图像和文本的可解释性方法不适合获得对图的高质量解释。...图节点和边对 GNN 的最终预测有显着贡献；因此GNN 的可解释性需要考虑这些交互。 节点分类任务通过执行来自其邻居的消息遍历来预测节点的类别。...SA、Guided back propagation、CAM 和 Grad-CAM 是基于梯度/特征的可解释性方法的示例。 基于扰动的方法监测不同输入扰动的输出变化变化。
原文题目：Evaluating Explanation Without Ground Truth in Interpretable Machine Learning 摘要：可解释机器学习(IML)在许多应用中变得越来越重要...尤其是在机器人技术中，IML的解释非常有助于为那些不利和难以理解的行为提供理由，这可能会损害公众的安全和利益。...然而，由于解释场景的多样性和解释的主观性，在IML中对生成的解释的质量进行基准评价的依据很少。具有一定的解释质量不仅关系到系统边界的量化，而且有助于实现在实际应用中对人类用户的真正好处。...具体来说，我们用正式的定义概括了解释的三个一般方面(即可预见性、忠实性和说服力)，并分别回顾了在不同任务下各自具有代表性的方法。...此外，根据开发人员和最终用户的层次需求，设计了一个统一的评估框架，在实际应用中可以很容易地适用于不同的场景。
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