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Toward Human-centered XAI in Practice: A survey 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 740-770
作者:  Xiangwei Kong;  Shujie Liu;  Luhao Zhu
Adobe PDF(1550Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：25/4  |  提交时间：2024/07/18
Artificial intelligence (AI) application  explainable AI (XAI)  human-centered design  visual computing  medical diagnosis  
Interpretability of Neural Networks Based on Game-theoretic Interactions 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 718-739
作者:  Huilin Zhou;   Jie Ren;   Huiqi Deng;   Xu Cheng;  Jinpeng Zhang;   Quanshi Zhang
Adobe PDF(2984Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：27/8  |  提交时间：2024/07/18
Model interpretability and transparency  explainable AI  game theory  interaction  deep learning  
人脸三维结构恢复和层次化解析 学位论文
, 2024
作者:  于畅
Adobe PDF(31650Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：39/2  |  提交时间：2024/07/06
人脸层次化解析  三维人脸表征  胶囊网络  可解释表征  
几何驱动的三维场景检测与分割 学位论文
, 2024
作者:  关赫
Adobe PDF(31711Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：52/1  |  提交时间：2024/06/27
几何驱动  单目三维检测  多维场景分割  数据增强  实用性  特征交互  
MULFE: A Multi-Level Benchmark for Free Text Model Editing 会议论文
, Bangkok, Thailand, 2024-08
作者:  Wang, Chenhao;  Cao, Pengfei;  Jin, Zhuoran;  Chen, Yubo;  Zeng, Daojian;  Liu, Kang;  Zhao, Jun
Adobe PDF(571Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：31/12  |  提交时间：2024/06/25
事件类常识知识获取与语言模型知识内化关键技术研究 学位论文
, 2024
作者:  王晨皓
Adobe PDF(5599Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：59/3  |  提交时间：2024/06/16
常识知识  常识知识获取  语言模型知识萃取  语言模型知识内化  常识问答  
Spiking Generative Adversarial Network with Attention Scoring Decoding 期刊论文
Neural Networks, 2024, 页码: 106423
作者:  Feng, Linghao;  Zhao, Dongcheng;  Zeng, Yi
Adobe PDF(1067Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：53/21  |  提交时间：2024/06/06
基于隐变量模型的自然语言处理解释方法研究 学位论文
, 2024
作者:  江忠涛
Adobe PDF(3157Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：57/1  |  提交时间：2024/06/05
解释方法，自然语言处理，隐变量模型  
基于一致性分析的伪造图像鉴别方法研究 学位论文
, 2024
作者:  白炜铭
Adobe PDF(17362Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：50/2  |  提交时间：2024/05/27
伪造图像鉴别  计算机生成图像鉴别  伪造人脸鉴别  一致性线索  
卷积神经网络表征可视化研究综述 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 8, 页码: 1890-1920
作者:  司念文;  张文林;  屈丹;  罗向阳;  常禾雨;  牛铜
Adobe PDF(36687Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：16/7  |  提交时间：2024/05/20
深度学习  卷积神经网络  可解释性  表征可视化  显著图