引言 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术在各个领域中的广泛应用已经成为当今的趋势。然而，AI系统常常被视为黑盒子，即其决策过程很难解释和理解。这种情况给AI的可靠性、安全性以及法律和伦理问题带来了挑战。机器学习算法的可解释性是研究人员和开发者

糖果女孩 2019-12-29T15:07:09+08:00

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在人工智能领域中，神经网络模型是一种被广泛应用的机器学习模型。然而，由于其高度复杂的结构和黑盒特性，很难解释神经网络模型的决策过程。为了提高模型的可解释性，研究者们一直在努力寻找方法来解释和理解神经网络的工作原理。 什么是可解释性？ 可解释性是指对于一个模型的输出结果，可以通过某

风吹过的夏天 2020-06-13T15:35:06+08:00

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人工智能（Artificial Intelligence, AI） 在过去几十年取得了巨大的进展，如今已经应用于各行各业。然而，随着机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）等技术的快速发展，像黑箱一样的人工智能算法也越来

幻想之翼 2021-08-30T19:10:21+08:00

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引言 随着机器学习的迅猛发展，各种复杂的算法被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通等。然而，由于许多机器学习算法通常以黑箱的形式呈现，他们的决策过程难以解释。这可能会导致用户对算法产生质疑，尤其是在对算法决策有重要影响的领域。因此，机器学习算法的可解释性变得尤为重要。本篇博客将

开源世界旅行者 2023-04-25T20:03:45+08:00

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随着深度学习在各个领域的广泛应用，对于深度学习模型的可解释性也变得越来越重要。所谓模型的可解释性，即可以理解模型的决策过程和输出的原因。对于传统的解释技术来说，由于深度学习模型的复杂性，其可解释性显得更加困难。因此，如何提高深度学习模型的可解释性成为了研究的一个热点领域。 深度学

风吹麦浪1 2024-09-21T23:01:16+08:00

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