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     机器学习的可解释性 人工智能技术与咨询 来源：《计算机研究与发展》，作者陈珂锐等 摘 要近年来，机器学习发展迅速，尤其是深度学习在图像、声音、自然语言处理等领域取得卓越成效.机器学习算法的表示能力大...

     然而，如何训练概率语言模型，尤其是在生成式方法中，仍然是一个具有挑战性的问题。随着深度学习技术的不断发展，基于神经网络的生成式模型已经变得越来越流行。由于神经网络可以对输入进行处理并给出输出结果，因此...

     摘要：本文带来什么是可解释AI，如何使用可解释AI能力来更好理解图片分类模型的预测结果，获取作为分类预测依据的关键特征区域，从而判断得到分类结果的合理性和正确性，加速模型调优。 1. 为什么需要可解释AI？ ...

     中文文本自动摘要（Chinese Text AutoSummary）技术已成为自然语言处理领域的一项重要研究热点。它可以帮助用户快速、准确地获取大量文档的关键...生成式摘要生成：指根据输入的文档及其关键句，生成一段简短的摘要。

     图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，这篇综述论文针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数据集和评估指标，将是这一...

     本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经...

     文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要 按照...

     后来，研究人员专注于基于检索(IR)的方法，主要是基于相似性的度量检索现有代码(带有摘要)。但是，只有在可用池中可以找到类似的代码注释对时，这种有前途的方法才有效。最近，像CodeBERT和CodeT5这样的预训练语言...

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