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U-CECE概念反事实解释框架发布

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AI 综述

Angeliki Dimitriou 等作者提出 U-CECE,一个模型无关的多分辨率概念反事实解释框架,可按数据规模和算力预算自适应选择解释粒度。 该框架提供原子概念、关系集合与结构图三级表达能力;其结构层同时支持基于监督 GNN 的转导模式与基于无监督图自编码器的归纳模式,从而规避了 NP-hard 的图编辑距离求解。上述内容来自作者在论文中的自述。

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报道时间线

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10月8日
  1. arXiv cs.CV
    U-CECE:面向概念反事实解释的通用多分辨率框架

    U-CECE 是一个模型无关的多分辨率概念反事实解释框架,提供原子概念、关系集合与结构图三级表达能力,可按数据规模和算力预算自适应选择。其结构层同时支持基于监督 GNN 的转导模式与基于无监督图自编码器的归纳模式,规避了 NP-hard 的图编辑距离(GED)求解。

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