2020_Instance-Based Counterfactual Explanations for Time Series Classification

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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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Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Re-identification 论文学习
calvinpaean的博客
10-08 5568
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
【ECCV2020】完整论文集part2
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07-18 7962
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本周最新文献速递20210613
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06-14 472
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
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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
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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=
【ACL2021】主会571篇长文分类最全汇总
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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 ...
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05-18 4991
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】
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计算机视觉论文-2021-06-29
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【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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鱼类识别系统【最新版】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过收集了包括‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等在内的30种鱼类图像数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。
大模型之-层归一化RMSNorm的实现
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在深度学习里通常指：。它是衡量的指标，比参数量更能反映“推理时到底要算多少”。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
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本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
神经网络深度解析：从神经元到深度学习的进化之路
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周志华《机器学习》第五章“神经网络”是连接传统机器学习与深度学习的桥梁——它从模拟人脑神经元的基本模型出发，逐步构建多层网络，核心突破是BP算法的提出，最终延伸到深度学习的核心思想。本章的核心逻辑是：通过“神经元加权求和+激活函数”构建基本单元，用多层结构拟合非线性关系，靠BP算法优化参数，再通过不同网络拓扑适应不同任务。本文将从“基础模型→核心算法→代码实现→习题解答”四个维度，用通俗比喻和实例拆解第五章的核心知识，帮你吃透神经网络的设计原理与工程实践。神经网络的最小单元是神经元，源于1943年提出的M-
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定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
Explaining machine learning classifiers through diverse counterfactual explanations的主要方法
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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删除等操作，生成一些与原始数据相似但含有不同特征的反事实数据。然后，对于每个输出类别，该方法使用生成的反事实数据来计算每个特征对分类器决策的贡献，从而生成多样化的解释。此外，该方法还提出了一种基于图像编辑器的算法来可视化反事实数据，使得用户可以更直观地理解分类器决策的原因。通过这种方法，Explaining machine learning classifiers through diverse counterfactual explanations 能够提供多样化、可解释的解释，帮助用户更好地理解和信任机器学习分类器的决策。
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