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Un cadre d'inférence bayésienne par simulation pour calibrer les modèles rHeston, quantifier l'incertitude et expliquer les paramètres appris.
Un nouveau cadre théorique combine parcimonie et probabilités pour expliquer les prédictions des réseaux de neurones, en classification comme en régression.
Une adaptation de LIME conçue pour les détecteurs d'objets améliore l'interprétabilité des modèles utilisés en conservation animale.
Une étude teste si les facteurs cités par les LLM pour justifier leurs décisions correspondent réellement à leur comportement observable.