编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.03902 本文主要探讨了强化学习中的可解释性问题，并提出了一个新的方法——时间策略分解（TPD），...TPD 的核心思想是将固定时间步长的 State-Action Generalized Value Function（FHGVF）与 EFO 相结合，从而获得一种可解释的决策过程。...1.2 方法改进 相比于传统的强化学习方法，TPD 引入了新的概念和方法，使得模型更具可解释性和可用性。...1.3 解决的问题 TPD 主要解决了以下问题： 1）增强学习模型的可解释性：强化学习模型通常被认为是“黑盒子”，难以理解和解释其内部运作机制。...这种方法不仅提高了可解释性和可靠性，而且还可以根据不同的预测时间范围自适应地调整解释的时间粒度。
【编者按】在解决视觉、听觉问题方面表现出色的深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络可解释性问题就成了一个灰色区域，思考这个问题对神经网络效率的保证是有必要的。...Courtesy: XKCD and http://pekalicious.com/blog/training/ 深度学习的可解释性问题 那么，经过这番大张旗鼓地介绍，深度神经网络在什么方面可能出问题？...在深度学习系统中，分类器和特征模块都是自动学习的，神经网络就有了一个灰色区域：可解释性问题（explain-ability problem）。...停下来思考它为什么起作用是很重要的，它是否足够好，可以通过网络的启发式方法来窥探到黑盒内部，又或者是通过大规模非监督式学习得到的高层次特征训练出的神经网络，是如何抽象出“猫”这个概念的？...对于非黑盒模型或可解释模型，如回归（封闭式逼近）和决策树/信念网络（确定性和概率信念图形表示），我们有着良好的理解。
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 ?
来自：可解释的机器学习 机器学习模型被许多人称为“黑盒”。这意味着虽然我们可以从中获得准确的预测，但我们无法清楚地解释或识别这些预测背后的逻辑。但是我们如何从模型中提取重要的见解呢？...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。...如果你想对这个领域有一个更真切的了解，你可以试试Kaggle上的机器学习解释性crash课程。这里头有足够多的理论和代码来帮助你将模型解释性的概念应用到真实世界的问题中去。...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？
在最近一次采访中，图灵奖得主Bengio再次再次警示了可解释因果关系对深度学习发展的重要性。...不管怎样，Bengio 在研究深度学习可解释性方面已经出发了。...然后，本文探讨了如何将这些想法用于学习一种编码器，该编码器能将初级观察变量映射到未观察到的因果变量，从而导致更快的分布适应。...之所以出现这种情况，是因为一个或几个基本事实机制的假设（但很难直接验证），会因为某种干预形式而改变。 我们如何利用这个假设？...此外，由于我们在这一点上仅使用了具有单一自由度的最简单的编码器进行了实验，在探索如何学习更优的学习表达时，还需要更多的工作。
为了构建有效且高效的人机交互界面，我们必须解决以下问题：如何评估可解释的人工智能系统给出的解释的质量。在本文中，我们介绍了系统因果关系量表来衡量解释的质量。...此外，iML 支持重要的机制，包括可追溯性、透明度和可解释性，这些都是任何未来信息系统的重要特征 [ 19 ]。 ML和iML提供的解释的效率和有效性需要进一步研究[ 20 ]。...解决该问题的一种方法是通过定性评估三个解释模型的有效性来检查人们如何理解 ML 的解释 [ 21 , 22 ]。...2因果性和可解释性 5系统因果关系量表 下面我们提出了使用类似于 SUS 的李克特量表的系统因果关系量表 (SCS)。...我们 SCS 的目的是快速确定可解释的用户界面（人机交互界面）、解释或解释过程本身是否以及在何种程度上适合预期目的。 1. 我发现这些数据包含了所有相关的已知因果因素，并且具有足够的精度和粒度。
相较于从训练数据中直接学习的决策树，软决策树的泛化能力更强；并且通过层级决策模型把 DNN 所习得的知识表达出来，具体决策解释容易很多。这最终缓解了泛化能力与可解释性之间的张力。...相比之下，很容易解释决策树是如何做出特定分类的，因为它依赖于一个相对短的决策序列，直接基于输入数据做出每个决策。但是决策树并不像深度神经网络一样可以很好地泛化。...在这篇论文中，我们提出了一种新的方法，以缓解泛化能力和可解释性之间的张力。...与其尝试理解深度神经网络如何决策，我们使用深度神经网络去训练一个决策树以模仿神经网络发现的「输入-输出「函数，但是是以一种完全不同的方式工作。...在测试过程中，我们使用决策树作为我们的模型。该模型的性能可能会略微低于神经网络，但速度快得多，并且该模型的决策是可解释的。
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。...在这个过程中，我们将介绍： 如何将LIME应用到扑克游戏中； LIME如何工作； LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。...我们将使用这个逻辑来确定为什么这个随机森林分类器预测某些结果。 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?...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。
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
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。...在这个过程中，我们将介绍: 如何将LIME应用到扑克游戏中; LIME如何工作; LIME 的优点和缺点是什么。 将LIME应用到扑克游戏中 目标 我们的目标是建立一个可以预测扑克牌的模型。...我们将使用这个逻辑来确定为什么这个随机森林分类器预测某些结果。 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?...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。
作者：一元，炼丹笔记小编 Jointly Learning Explainable Rules for Recommendation with Knowledge Graph(WWW19) 简介 可解释性和有效性是构建推荐系统的两大关键成份...，我们将知识图中可解释规则的归纳与规则引导的神经推荐模型的构建相结合;该框架鼓励两个模块可以互相补并生成有效的可解释的推荐。...归纳规则：从商品为中心的知识图谱中挖掘, 总结出用于推断不同商品关联的常见多跳关系模式，并为模型预测提供人类可理解的解释; 通过引入规则对推荐模块进行扩充，使其在处理冷启动问题时具有更好的泛化能力; 所以本文是希望通过联合训练推荐和知识图谱来给出既准确又可解释的推荐...规则学习模块能够在具有不同类型商品关联的知识图中导出有用的规则，推荐模块将这些规则引入到推荐模型中以获得更好的性能。此外，有两种方法来实现这个框架：两步学习和联合学习。...所提出的四种规则增强推荐算法在多个领域都取得了显著的效果，并优于所有的基线模型，表明了本文框架的有效性。此外，推导出的规则还能够解释我们为什么要向用户推荐这个项目，同时也提高了推荐模型的可解释性。
然后，我们讨论如何利用主动推理来设计可解释的人工智能系统，即通过允许我们对“内省”过程的核心特征进行建模，并生成决策过程中有用的、人类可解释的模型。...可解释AI问题（有时被称为“黑匣子”问题）是理解和解释这些模型如何做出决策或预测的问题 [11, 12]。...这种“自我报告”的概念验证已经成为现实 [52]，并且原则上在任何主动推理的应用中都受到支持。在某种程度上，承诺一个生成模型——在任何主动推理方案中都是隐含的——解决了可解释性问题。...然后，我们讨论了如何利用主动推理来设计可解释的人工智能系统。...注意力机制也通过增强人工智能系统的决策可解释性，强调在分层生成模型中对其决策和行动起作用的重要因素，达到了这个目的。 这些想法并不新颖。
「准确率」和「可解释性」，「鱼」与「熊掌」要如何兼得？把二者结合会怎样？最近，来自加州大学伯克利分校和波士顿大学的研究者就实践了这种想法。...决策树的优势与缺陷 在深度学习风靡之前，决策树是准确性和可解释性的标杆。下面，我们首先阐述决策树的可解释性。 ?...这种准确率缺陷使其可解释性的优点变得「一文不值」：我们首先需要一个准确率高的模型，但这个模型也要具备可解释性。 走近神经支持决策树 现在，这种两难处境终于有了进展。...加州大学伯克利分校和波士顿大学的研究者通过建立既可解释又准确的模型来解决这个问题。 研究的关键点是将神经网络和决策树结合起来，保持高层次的可解释性，同时用神经网络进行低层次的决策。...在这张图中，每一个节点都包含一个神经网络，上图放大标记出了一个这样的节点与其包含的神经网络。在这个 NBDT 中，预测是通过决策树进行的，保留高层次的可解释性。
TLDR: 这篇文章给大家分享来自香港大学数据智能实验室最近推出的智能推荐大模型XRec，旨在利用大语言模型为推荐系统提供基于自然语言的可解释性。...让推荐系统能以自然语言向用户阐述其推荐依据, 不仅能增强用户的理解, 还能促进他们与系统的互动, 从而获得更满意的体验。 与此同时，可解释性推荐系统可以增强推荐系统的智能化。...通过整合大语言模型的语义理解能力和协同过滤的用户偏好建模, 港大数据智能实验室正在探索构建一种"可解释推荐"(XRec)大模型框架, 使推荐系统具备洞察用户需求、生成准确解释的智能化水平。...通过在不同情境中保持高水平的可解释性和稳定性, 该模型证明了其适用于动态环境中部署, 其中用户行为和项目目录经常变化。...结果显示, 我们的完整模型(Ours)在可解释性和稳定性方面优于其他变体, 突出了每个元素的重要贡献。
[ICLR 24] 如何可靠地评估可解释的图神经网络 Towards Robust Fidelity for Evaluating Explainability of Graph Neural Networks...背景与贡献 如何评估解释子图的quality是 Explainable GNNs中一个重要问题。...可解释的人工智能可以帮助我们理解模型如何做出预测。...基于这个想法，我们可以有 Fid+、Fid-、Fid_\Delta 。 其数学表达式如下： 其中， f 是要解释的GNN模型。...在该方法中，通过使用随机删除部分可解释/非可解释子图来缓解OOD问题，并使用随机采样来近似无OOD的结果。在该方法中，使用超参数 \alpha 来控制每次删除边的概率。
通过模型可解释方法，可以直观地传递关于模型行为的解释，比如为什么这个样本被预测为这个标签，某个特征对预测结果起到了什么样的作用。 1.1 可解释的重要性 模型改进 通过可解释分析，可以指导特征工程。...但是用LIME进行可解释分析发现，Posting（邮件标头的一部分）这个词重要性很高，但这个词汇与无神论本身并没有太多的联系，只是因为在无神论文章中出现的频次很高。...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。...1.3 可解释的模型 最简单的机器学习可解释性就是直接使用可解释模型，比如逻辑回归、线性模型、决策树。...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。
此外，为了提升模型的可解释性，还可以采用以下策略： 简化模型：选择简单且易于理解的模型，如线性回归、决策树等，这些模型的决策过程相对直观。...规则可解释性方法：这些方法通过生成易于理解的规则集来解释模型的决策过程。例如，决策树和规则列表通常被认为是高可解释性的模型，因为它们直接以人类可理解的形式展示决策逻辑。...基于深度学习的可解释性方法：随着深度学习技术的发展，研究者们也在探索如何在这些复杂的模型中引入可解释性。例如，通过解释神经网络中的层和连接，或者使用注意力机制来突出重要的输入特征。...在实际应用中，如何平衡机器学习模型的可解释性与预测准确性？ 在实际应用中，平衡机器学习模型的可解释性与预测准确性是一个复杂但至关重要的任务。...使用解释性更强的模型：例如决策树或随机森林等模型，它们不仅具有较高的预测准确性，而且其内部逻辑相对容易理解。 结合专家知识：在需要将专家知识结合到预测模型中的领域，应更加重视可解释性。
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...在这些应用中，人们更倾向于用解释来帮助人们更好地理解机器学习系统是如何工作的，并进一步增强人们对系统的信任。...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。...针对IML中的基准评价，本文严格定义了评价解释的问题，并对已有的研究成果进行了系统的回顾。
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