11、可解释人工智能与循环神经网络的相关研究

可解释人工智能与循环神经网络的相关研究

在人工智能的发展中，可解释人工智能（XAI）和循环神经网络（RNN）是两个备受关注的领域。下面将为大家介绍几种可解释人工智能方法以及循环神经网络与电路的形式化关系。

可解释人工智能方法

1. SHAP库
   • 原理 ：SHAP库由Lundberg和Lee提出，它借鉴了博弈论的概念。Shapley值是特征值在所有可能联盟中的平均边际贡献。如果有N个特征，Shapley值将从N种不同的顺序组合中计算得出。从计算角度来看，满足局部准确性、缺失性和一致性属性的唯一加法方法是为每个变量x′i分配一个由以下公式定义的效应：
     [
     \varphi_i(f, x) = \sum_{z′⊆x′} \frac{|z′|!(M - |z′| - 1)!}{M!} [f_x(z′) - f_x(z′\i)]
     ]
     其中，f是模型，x是可用变量，x是选定变量。(f_x(z′) - f_x(z′\i))表示每个单一预测中Shapley值与其均值的偏差，即第i个变量的贡献。
   • 应用 ：我们可以使用SHAP库“调试”模型，观察模型对观测值的预测过程。
2. Seldon Alibi
   • 简介 ：这是一个用于机器学习（ML）模型检查和解释的开源Python库。它提供了高质量的黑盒和局部解释方法的实现，适用于回归模型。目前，Alibi包含8种