2020_Instance-Based Counterfactual Explanations for Time Series Classification

最新推荐文章于 2025-11-25 14:31:30 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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Counterfactual Attention Learning for Fine-Grained Visual Categorization and Re-identification 论文学习
calvinpaean的博客
10-08 5571
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
TomRen
07-18 7966
ECCV2020 接收论文完整列表 看论文学CV
本周最新文献速递20210613
wendy_milk的博客
06-14 474
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
02-26 806
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=
【ACL2021】主会571篇长文分类最全汇总
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07-08 4371
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 4997
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】
CVPR2020论文列表（中英对照）
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 3012
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...
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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CVPR 2021最全论文开放下载！附pdf下载链接！
中科院AI算法工程师的博客
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Thincor的博客
03-20 6044
会议/期刊 论文 sigmod2021 Explaining Black-Box Algorithms Using Probabilistic Contrastive Counterfactuals. neurips2020 Adversarial Self-Supervised Contrastive Learning. neurips2020 Demystifying Contrastive Self-Supervised Learning: Invariances, Augme....
顶会速递 | ICLR 2020录用论文全集
语言智能技术笔记簿
03-10 1万+
由深度学习三巨头Yoshua Bengio和Yann LeCun牵头创办的人工智能顶会ICLR今年最终收到2594篇投稿，共687篇论文被接收，其中48篇orals，108篇spotlights，531篇posters，录取率为26.5%，相比去年的31.4%略有下降。华人学者占比为47%。这篇博客为大家列出全部录用的论文列表，方便大家自取。
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
2301_78372746的博客
11-24 1188
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。
基于Matlab的交通设施识别：从理论到实践
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1-85 基于Matlab的交通设施识别基于Matlab的交通设施识别。GUI设计+图像处理 基于数字图像处理，设计实现一个自然场景下公路交通限速标志分割和识别的程序。要求系统具有界面，并实现以下功能： 1）读入自然场景下包含交通标志的图像；2）对图像进行预处理；3）限速交通标志的分割；4）交通标志区域的定位。5）对限速标志中的数字进行分离和识别。具有完整试验文档。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。在智能交通系统（ITS）日益发展的今天，交通设施识别是其中关键的一环。
MixFormer: A Mixed CNN–Transformer Backbone
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​ 尽管基于自注意力机制的Transformer模型近年来通过建模长程语义依赖关系推动了医学影像分析的发展，但其在捕捉局部空间细节方面的能力仍逊于卷积神经网络（CNN）。本研究提出了一种新型分割网络（SEG），其核心是基于CNN-Transformer混合架构（MixFormer）的特征提取主干网络，旨在提升医学图像分割性能。MixFormer在网络下采样过程中有机融合了Transformer的全局信息建模能力和CNN的局部特征提取优势。
深度学习日记2025.11.20
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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”。
深度学习理论与实战：MNIST 手写数字分类实战
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本文介绍了使用深层神经网络进行MNIST手写数字分类的完整流程。首先讲解了多分类问题的核心工具：Softmax函数将网络输出转换为概率分布，交叉熵损失衡量预测准确性。接着详细说明MNIST数据集的预处理方法，包括标准化和拉平处理。然后通过PyTorch搭建4层全连接网络，使用ReLU激活函数解决梯度消失问题，并展示了训练过程的关键代码。最后指出通过调整网络层数、激活函数等参数可以进一步优化模型性能，为后续学习更复杂网络结构奠定基础。
Python模型优化实战：深度学习加速与压缩技巧
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
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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...
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