Littérature scientifique sur le sujet « Counterfactual explanations »
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Articles de revues sur le sujet "Counterfactual explanations"
Sia, Suzanna, Anton Belyy, Amjad Almahairi, Madian Khabsa, Luke Zettlemoyer et Lambert Mathias. « Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in NLI ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 8 (26 juin 2023) : 9837–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26174.
Texte intégralAsher, Nicholas, Lucas De Lara, Soumya Paul et Chris Russell. « Counterfactual Models for Fair and Adequate Explanations ». Machine Learning and Knowledge Extraction 4, no 2 (31 mars 2022) : 316–49. http://dx.doi.org/10.3390/make4020014.
Texte intégralVanNostrand, Peter M., Huayi Zhang, Dennis M. Hofmann et Elke A. Rundensteiner. « FACET : Robust Counterfactual Explanation Analytics ». Proceedings of the ACM on Management of Data 1, no 4 (8 décembre 2023) : 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3626729.
Texte intégralKenny, Eoin M., et Mark T. Keane. « On Generating Plausible Counterfactual and Semi-Factual Explanations for Deep Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 13 (18 mai 2021) : 11575–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17377.
Texte intégralLeofante, Francesco, et Nico Potyka. « Promoting Counterfactual Robustness through Diversity ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 19 (24 mars 2024) : 21322–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30127.
Texte intégralDelaney, Eoin, Arjun Pakrashi, Derek Greene et Mark T. Keane. « Counterfactual Explanations for Misclassified Images : How Human and Machine Explanations Differ (Abstract Reprint) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 20 (24 mars 2024) : 22696. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30596.
Texte intégralBaron, Sam, Mark Colyvan et David Ripley. « A Counterfactual Approach to Explanation in Mathematics ». Philosophia Mathematica 28, no 1 (2 décembre 2019) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1093/philmat/nkz023.
Texte intégralSchleich, Maximilian, Zixuan Geng, Yihong Zhang et Dan Suciu. « GeCo ». Proceedings of the VLDB Endowment 14, no 9 (mai 2021) : 1681–93. http://dx.doi.org/10.14778/3461535.3461555.
Texte intégralBarzekar, Hosein, et Susan McRoy. « Achievable Minimally-Contrastive Counterfactual Explanations ». Machine Learning and Knowledge Extraction 5, no 3 (3 août 2023) : 922–36. http://dx.doi.org/10.3390/make5030048.
Texte intégralChapman-Rounds, Matt, Umang Bhatt, Erik Pazos, Marc-Andre Schulz et Konstantinos Georgatzis. « FIMAP : Feature Importance by Minimal Adversarial Perturbation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 13 (18 mai 2021) : 11433–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17362.
Texte intégralThèses sur le sujet "Counterfactual explanations"
Jeyasothy, Adulam. « Génération d'explications post-hoc personnalisées ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2024. http://www.theses.fr/2024SORUS027.
Texte intégralThis thesis is in the field of eXplainable AI (XAI). We focus on post-hoc interpretability methods that aim to explain to a user the prediction for a specific data made by a trained decision model. To increase the interpretability of explanations, this thesis studies the integration of user knowledge into these methods, and thus aims to improve the understandability of the explanation by generating personalized explanations tailored to each user. To this end, we propose a general formalism that explicitly integrates knowledge via a new criterion in the interpretability objectives. This formalism is then declined for different types of knowledge and different types of explanations, particularly counterfactual examples, leading to the proposal of several algorithms (KICE, Knowledge Integration in Counterfactual Explanation, rKICE for its variant including knowledge expressed by rules and KISM, Knowledge Integration in Surrogate Models). The issue of aggregating classical quality and knowledge compatibility constraints is also studied, and we propose to use Gödel's integral as an aggregation operator. Finally, we discuss the difficulty of generating a single explanation suitable for all types of users and the notion of diversity in explanations
Broadbent, Alex. « A reverse counterfactual analysis of causation ». Thesis, University of Cambridge, 2007. https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/226170.
Texte intégralKuo, Chia-Yu, et 郭家諭. « Explainable Risk Prediction System for Child Abuse Event by Individual Feature Attribution and Counterfactual Explanation ». Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/yp2nr3.
Texte intégral國立交通大學
統計學研究所
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There always have a trade-off: Performance or Interpretability. The complex model, such as ensemble learning can achieve outstanding prediction accuracy. However, it is not easy to interpret the complex model. Understanding why a model made a prediction help us to trust the black-box model, and also help users to make decisions. This work plans to use the techniques of explainable machine learning to develop the appropriate model for empirical data with high prediction and good interpretability. In this study, we use the data provided by Taipei City Center for Prevention of Domestic Violence and Sexual Assault (臺北市家庭暴力暨性侵害防治中心) to develop the risk prediction model to predict the recurrence probability of violence accident for the same case before this case is resolved. This prediction model can also provide individual feature explanation and the counterfactual explanation to help social workers conduct an intervention for violence prevention.
Livres sur le sujet "Counterfactual explanations"
Reutlinger, Alexander. Extending the Counterfactual Theory of Explanation. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198777946.003.0005.
Texte intégralGerstenberg, Tobias, et Joshua B. Tenenbaum. Intuitive Theories. Sous la direction de Michael R. Waldmann. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199399550.013.28.
Texte intégralKutach, Douglas. The Asymmetry of Influence. Sous la direction de Craig Callender. Oxford University Press, 2011. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199298204.003.0009.
Texte intégralFrench, Steven, et Juha Saatsi. Symmetries and Explanatory Dependencies in Physics. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198777946.003.0010.
Texte intégralSolstad, Torgrim, et Oliver Bott. Causality and Causal Reasoning in Natural Language. Sous la direction de Michael R. Waldmann. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199399550.013.32.
Texte intégralBrady, Henry E. Causation and Explanation in Social Science. Sous la direction de Janet M. Box-Steffensmeier, Henry E. Brady et David Collier. Oxford University Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199286546.003.0010.
Texte intégralMcGregor, Rafe. A Criminology Of Narrative Fiction. Policy Press, 2021. http://dx.doi.org/10.1332/policypress/9781529208054.001.0001.
Texte intégralSilberstein, Michael, W. M. Stuckey et Timothy McDevitt. Relational Blockworld and Quantum Mechanics. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198807087.003.0005.
Texte intégralSt John, Taylor. Introduction. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198789918.003.0001.
Texte intégralStock, Kathleen. Fiction, Belief, and ‘Imaginative Resistance’. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198798347.003.0005.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Counterfactual explanations"
Dandl, Susanne, Christoph Molnar, Martin Binder et Bernd Bischl. « Multi-Objective Counterfactual Explanations ». Dans Parallel Problem Solving from Nature – PPSN XVI, 448–69. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58112-1_31.
Texte intégralKuratomi, Alejandro, Ioanna Miliou, Zed Lee, Tony Lindgren et Panagiotis Papapetrou. « JUICE : JUstIfied Counterfactual Explanations ». Dans Discovery Science, 493–508. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-18840-4_35.
Texte intégralGuyomard, Victor, Françoise Fessant, Thomas Guyet, Tassadit Bouadi et Alexandre Termier. « Generating Robust Counterfactual Explanations ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases : Research Track, 394–409. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-43418-1_24.
Texte intégralGerber, Doris. « Counterfactual Causality and Historical Explanations ». Dans Explanation in Action Theory and Historiography, 167–78. 1 [edition]. | New York : Taylor & Francis, 2019. | Series : Routledge studies in contemporary philosophy ; 121 : Routledge, 2019. http://dx.doi.org/10.4324/9780429506048-9.
Texte intégralMishra, Pradeepta. « Counterfactual Explanations for XAI Models ». Dans Practical Explainable AI Using Python, 265–78. Berkeley, CA : Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-7158-2_10.
Texte intégralJeanneret, Guillaume, Loïc Simon et Frédéric Jurie. « Diffusion Models for Counterfactual Explanations ». Dans Computer Vision – ACCV 2022, 219–37. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-26293-7_14.
Texte intégralBoumazouza, Ryma, Fahima Cheikh-Alili, Bertrand Mazure et Karim Tabia. « A Symbolic Approach for Counterfactual Explanations ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 270–77. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58449-8_21.
Texte intégralJacob, Paul, Éloi Zablocki, Hédi Ben-Younes, Mickaël Chen, Patrick Pérez et Matthieu Cord. « STEEX : Steering Counterfactual Explanations with Semantics ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 387–403. Cham : Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19775-8_23.
Texte intégralVan Looveren, Arnaud, et Janis Klaise. « Interpretable Counterfactual Explanations Guided by Prototypes ». Dans Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track, 650–65. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86520-7_40.
Texte intégralLi, Peiyu, Soukaïna Filali Boubrahimi et Shah Muhammad Hamdi. « Motif-Guided Time Series Counterfactual Explanations ». Dans Pattern Recognition, Computer Vision, and Image Processing. ICPR 2022 International Workshops and Challenges, 203–15. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-37731-0_16.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Counterfactual explanations"
Leofante, Francesco, Elena Botoeva et Vineet Rajani. « Counterfactual Explanations and Model Multiplicity : a Relational Verification View ». Dans 20th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning {KR-2023}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/kr.2023/78.
Texte intégralZhao, Wenqi, Satoshi Oyama et Masahito Kurihara. « Generating Natural Counterfactual Visual Explanations ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/742.
Texte intégralAlbini, Emanuele, Jason Long, Danial Dervovic et Daniele Magazzeni. « Counterfactual Shapley Additive Explanations ». Dans FAccT '22 : 2022 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York, NY, USA : ACM, 2022. http://dx.doi.org/10.1145/3531146.3533168.
Texte intégralJeanneret, Guillaume, Loïc Simon et Frédéric Jurie. « Adversarial Counterfactual Visual Explanations ». Dans 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.01576.
Texte intégralDervakos, Edmund, Konstantinos Thomas, Giorgos Filandrianos et Giorgos Stamou. « Choose your Data Wisely : A Framework for Semantic Counterfactuals ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/43.
Texte intégralAryal, Saugat, et Mark T. Keane. « Even If Explanations : Prior Work, Desiderata & ; Benchmarks for Semi-Factual XAI ». Dans Thirty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-23}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2023. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2023/732.
Texte intégralRodriguez, Pau, Massimo Caccia, Alexandre Lacoste, Lee Zamparo, Issam Laradji, Laurent Charlin et David Vazquez. « Beyond Trivial Counterfactual Explanations with Diverse Valuable Explanations ». Dans 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00109.
Texte intégralTran, Khanh Hiep, Azin Ghazimatin et Rishiraj Saha Roy. « Counterfactual Explanations for Neural Recommenders ». Dans SIGIR '21 : The 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval. New York, NY, USA : ACM, 2021. http://dx.doi.org/10.1145/3404835.3463005.
Texte intégralZemni, Mehdi, Mickaël Chen, Éloi Zablocki, Hédi Ben-Younes, Patrick Pérez et Matthieu Cord. « OCTET : Object-aware Counterfactual Explanations ». Dans 2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.01446.
Texte intégralArtelt, Andre, Valerie Vaquet, Riza Velioglu, Fabian Hinder, Johannes Brinkrolf, Malte Schilling et Barbara Hammer. « Evaluating Robustness of Counterfactual Explanations ». Dans 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/ssci50451.2021.9660058.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Counterfactual explanations"
Gandelman, Néstor. A Comparison of Saving Rates : Micro Evidence from Seventeen Latin American and Caribbean Countries. Inter-American Development Bank, juillet 2015. http://dx.doi.org/10.18235/0011701.
Texte intégral