2020_Instance-Based Counterfactual Explanations for Time Series Classification

最新推荐文章于 2025-12-29 12:22:21 发布
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#深度学习 #神经网络

博客介绍了很重要的时序反事实生成方法，该方法与信息技术领域相关，在深度学习等方面或有应用。

很重要的时序反事实生成方法

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本周最新文献速递20210613
wendy_milk的博客
06-14 483
本周最新文献速递20210613 文献 一 文献题目： Leveraging supervised learning for functionally informed fine-mapping of cis-eQTLs identifies an additional 20,913 putative causal eQTLs 不想看英文题目： 利用监督学习对顺式 eQTL 进行功能性精细定位，鉴定了额外的 20,913 个因果 eQTL 杂志和影响因子： Nat Commun (IF: 12.121;.
Counterfactual Explanations for Machine Learning: A Review
芝士不禁脑汁
02-26 828
Counterfactual Explanations for Machine Learning: A Review 机器学习的社会意义 建立公平性和使自动化工具的决策具有可解释性是我们可以确保机器学习对社会产生公平影响的两种主要方法。公平性研究旨在开发算法，以确保系统产生的决策不会偏向特定的人口统计学群体，这些群体是根据敏感特征（例如种族，性别，宗教信仰）定义的。反歧视法律规定，使用敏感功能作为任何决定的基础是非法的。有偏见的决策也可能引起广泛的批评，因此对于避免此类行为很重要。 关联 关联可以理解成找相
Counterfactual-Explanation-Based-on-Gradual-Construction-for-Deep-Networks:基于渐进式构造的深层网络Pytorch的反事实解释
04-07
基于渐进式构造的深度网络的反事实解释 :star: 在GitHub上为我们加注星标-有帮助！ PyTorch实现 安装 您将需要一台装有GPU和CUDA的计算机。 然后，您准备运行时环境： pip install -r requirements.txt 如果收到错误消息ModuleNotFoundError: No module named 'urllib3'环境中ModuleNotFoundError: No module named 'urllib3' ，请尝试安装如下代码： conda install spacy==2.3.2 采用 MNIST数据集 运行collowing命令以获取有关MNIST数据的反事实说明。 python main.py --dataset=mnist --model_path=./models/saved/mnist_cnn.pt --data_path=
Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Re-identification 论文学习
calvinpaean的博客
10-08 5623
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.08728.pdf Github地址：https://github.com/raoyongming/CAL Abstract 注意力机制在细粒度视觉分类任务上非常有效。本文介绍了一个反事实的注意力学习方法，基于因果推理来学习更加有效的注意力。现有的方法都基于传统的概率来学习注意力，本文作者提出利用反事实因果关系来学习注意力，为评价注意力的质量提供了一个强力的工具，提供的监督信号可有效地指导训练过程。作者通过反事实介入，分析学到的注意力对网络预测
【ACL2021】主会571篇长文分类最全汇总
zenRRan的博客
07-08 4396
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！作者｜唐天一机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院导师｜赵鑫教授方向 | 自然语言处理来自 |RUC AI Box导读ACL-IJCNLP ...
最新-时间序列-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
weixin_45016199的博客
05-18 5110
这半年我一直在看时间序列相关的论文，这篇汇总非常有用，全是干货。顶会顶刊，开源代码。祝学习愉快！【搬运自github】【侵删】
【ECCV2020】完整论文集part2
TomRen
07-18 8009
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
CVPR2020论文列表（中英对照）
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dovings的博客
07-04 1万+
CVPR论文列表，中英对照
计算机视觉论文-2021-06-29
中科院AI算法工程师的博客
06-30 3028
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年6月29日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:The Deep Neural Network Based Photometry Framework for Wide Field Small Aperture Telescopes AUTHORS: Peng Jia ; Yo...
AAAI2020论文列表（中英对照）
dovings的博客
07-04 7376
AAAI2020论文列表（中英对照）
003 卷积神经网络（CNN）-- 原理到实践
yy_xzz的博客
12-25 831
卷积操作：局部连接，权重共享池化操作：降维，增加平移不变性经典架构现代技巧：批归一化，Dropout，残差连接实践应用：图像分类，特征可视化# 尝试设计一个用于MNIST的CNN# 你的设计pass# 前向传播pass。
Day46
m0_70488789的博客
12-26 265
作业：手动构造类似的数据集（如cosx数据），观察不同的机器学习模型的差异。4. 经典机器学习在序列任务上的劣势；# DAY 46 序列预测任务介绍。b. 多步预测的2种方式。2. 序列数据的处理：滑动窗口。3. 多输入多输出任务的思路。
Day44 简单 CNN 实战
W020419的博客
12-26 329
将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
【AI课程领学】第四课1/3：CNN 基本组件与操作——卷积/步幅/填充/池化/归一化/激活/感受野（含 PyTorch + NumPy）
2401_89898861的博客
12-25 1518
【AI课程领学】第四课1/3：CNN 基本组件与操作——卷积/步幅/填充/池化/归一化/激活/感受野（含 PyTorch + NumPy）
基于山羚羊优化的LSTM深度学习网络模型(MGO-LSTM)的一维时间序列预测算法matlab仿真
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
12-26 349
摘要：本文提出一种基于山羚羊优化算法(MGO)的LSTM超参数优化方法，用于时间序列预测。该方法利用MGO自适应搜索LSTM最优隐含层神经元数量，以最小化预测误差。程序在MATLAB2022A/2024B中实现，包含数据预处理、MGO优化、LSTM训练与预测等模块。MGO-LSTM模型通过模拟山羚羊群体智能行为进行全局寻优，克服传统方法的局部最优问题。实验结果显示，该方法能有效提升LSTM预测精度，适用于一维时间序列分析任务。
高级LSTM架构在量化交易中的特殊入参要求与实现
木头大左的博客
12-25 801
本代码实现了基于长短期记忆网络（LSTM）的量化交易策略，通过处理时间序列金融数据预测未来价格走势。主要风险包括过拟合问题、非平稳时间序列导致的梯度消失、以及市场黑天鹅事件引发的异常波动。对于高频交易场景，采用5-30分钟级别的K线数据时，建议设置timesteps=64-128；该实现方案已在CME集团黄金期货(GC)合约上完成实证测试，2018-2023年期间实现年化收益18.7%，夏普比率1.93，最大回撤9.2%。需要注意的是，实际应用中应根据具体交易品种调整参数范围，并建立严格的风控体系。
带Python的人工智能——深度学习
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索
12-27 1070
本文摘要：深度学习是机器学习的重要分支，基于人工神经网络构建。文章对比了深度学习与机器学习的差异，重点介绍了卷积神经网络(CNN)的结构和应用。CNN通过卷积层、池化层等处理图像数据，在图像分类任务中表现优异。文中提供了使用Keras构建线性回归器和图像分类器的Python代码示例，包括数据预处理、模型构建、训练和预测的全过程。通过实例展示了深度学习在房价预测和猫狗图像分类中的实际应用。
深度学习驱动的蛋白质设计新范式：解析RFdiffusion3与Foundry生态系统
ASKCOS博客
12-24 739
蛋白质设计是计算生物学与生物工程领域的前沿方向，其目标是创造具有特定结构和功能的新型蛋白质分子，在药物研发、工业酶工程、基因治疗等领域具有革命性应用潜力。传统蛋白质设计方法依赖于分子动力学模拟和基于物理的能量函数优化，面临计算成本高昂、设计成功率低等挑战。近年来，以扩散模型为代表的深度学习技术为蛋白质设计带来了突破性进展，其中RFdiffusion3（RFD3）作为最新一代扩散模型，实现了全原子水平的生物分子相互作用从头设计。
毕业项目推荐：91-基于yolov8/yolov5/yolo11的井盖破损检测识别（Python+卷积神经网络）
最新发布
weixin_71667732的博客
12-29 640
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
Explaining machine learning classifiers through diverse counterfactual explanations的主要方法
06-11
Explaining machine learning classifiers through diverse counterfactual explanations 的主要方法是通过生成多样化的反事实解释来解释机器学习分类器的决策。具体来说，该方法首先通过对输入数据进行随机替换或...
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