Artigos de revistas sobre o tema "Scenario and counterfactual explanations"
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Labaien Soto, Jokin, Ekhi Zugasti Uriguen e Xabier De Carlos Garcia. "Real-Time, Model-Agnostic and User-Driven Counterfactual Explanations Using Autoencoders". Applied Sciences 13, n.º 5 (24 de fevereiro de 2023): 2912. http://dx.doi.org/10.3390/app13052912.
Texto completo da fonteVirmajoki, Veli. "Frameworks in Historiography: Explanation, Scenarios, and Futures". Journal of the Philosophy of History 17, n.º 2 (3 de julho de 2023): 288–309. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341501.
Texto completo da fonteCrawford, Beverly. "Germany's Future Political Challenges: Imagine that The New Yorker Profiled the German Chancellor in 2015". German Politics and Society 23, n.º 4 (1 de dezembro de 2005): 69–87. http://dx.doi.org/10.3167/gps.2005.230404.
Texto completo da fonteNolan, Daniel. "The Possibilities of History". Journal of the Philosophy of History 10, n.º 3 (17 de novembro de 2016): 441–56. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341346.
Texto completo da fonteRahimi, Saeed, Antoni B. Moore e Peter A. Whigham. "Beyond Objects in Space-Time: Towards a Movement Analysis Framework with ‘How’ and ‘Why’ Elements". ISPRS International Journal of Geo-Information 10, n.º 3 (22 de março de 2021): 190. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10030190.
Texto completo da fonteDelaney, Eoin, Arjun Pakrashi, Derek Greene e 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, n.º 20 (24 de março de 2024): 22696. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30596.
Texto completo da fonteBarzekar, Hosein, e Susan McRoy. "Achievable Minimally-Contrastive Counterfactual Explanations". Machine Learning and Knowledge Extraction 5, n.º 3 (3 de agosto de 2023): 922–36. http://dx.doi.org/10.3390/make5030048.
Texto completo da fonteBaron, Sam, Mark Colyvan e David Ripley. "A Counterfactual Approach to Explanation in Mathematics". Philosophia Mathematica 28, n.º 1 (2 de dezembro de 2019): 1–34. http://dx.doi.org/10.1093/philmat/nkz023.
Texto completo da fonteFernández-Loría, Carlos, Foster Provost e Xintian Han. "Explaining Data-Driven Decisions made by AI Systems: The Counterfactual Approach". MIS Quarterly 45, n.º 3 (1 de setembro de 2022): 1635–60. http://dx.doi.org/10.25300/misq/2022/16749.
Texto completo da fontePrado-Romero, Mario Alfonso, Bardh Prenkaj e Giovanni Stilo. "Robust Stochastic Graph Generator for Counterfactual Explanations". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 19 (24 de março de 2024): 21518–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30149.
Texto completo da fonteHe, Ming, Boyang An, Jiwen Wang e Hao Wen. "CETD: Counterfactual Explanations by Considering Temporal Dependencies in Sequential Recommendation". Applied Sciences 13, n.º 20 (11 de outubro de 2023): 11176. http://dx.doi.org/10.3390/app132011176.
Texto completo da fonteLee, Min Hun, e Chong Jun Chew. "Understanding the Effect of Counterfactual Explanations on Trust and Reliance on AI for Human-AI Collaborative Clinical Decision Making". Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 7, CSCW2 (28 de setembro de 2023): 1–22. http://dx.doi.org/10.1145/3610218.
Texto completo da fonteAsher, Nicholas, Lucas De Lara, Soumya Paul e Chris Russell. "Counterfactual Models for Fair and Adequate Explanations". Machine Learning and Knowledge Extraction 4, n.º 2 (31 de março de 2022): 316–49. http://dx.doi.org/10.3390/make4020014.
Texto completo da fonteLucic, Ana, Harrie Oosterhuis, Hinda Haned e Maarten de Rijke. "FOCUS: Flexible Optimizable Counterfactual Explanations for Tree Ensembles". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 5 (28 de junho de 2022): 5313–22. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i5.20468.
Texto completo da fonteCong, Zicun, Lingyang Chu, Yu Yang e Jian Pei. "Comprehensible counterfactual explanation on Kolmogorov-Smirnov test". Proceedings of the VLDB Endowment 14, n.º 9 (maio de 2021): 1583–96. http://dx.doi.org/10.14778/3461535.3461546.
Texto completo da fonteGeng, Zixuan, Maximilian Schleich e Dan Suciu. "Computing Rule-Based Explanations by Leveraging Counterfactuals". Proceedings of the VLDB Endowment 16, n.º 3 (novembro de 2022): 420–32. http://dx.doi.org/10.14778/3570690.3570693.
Texto completo da fonteSunstein, Cass R. "Historical Explanations Always Involve Counterfactual History". Journal of the Philosophy of History 10, n.º 3 (17 de novembro de 2016): 433–40. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341345.
Texto completo da fonteMcEleney, Alice, e Ruth M. J. Byrne. "Spontaneous counterfactual thoughts and causal explanations". Thinking & Reasoning 12, n.º 2 (maio de 2006): 235–55. http://dx.doi.org/10.1080/13546780500317897.
Texto completo da fonteCarreira-Perpiñán, Miguel Á., e Suryabhan Singh Hada. "Counterfactual Explanations for Oblique Decision Trees:Exact, Efficient Algorithms". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 8 (18 de maio de 2021): 6903–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16851.
Texto completo da fonteBaron, Sam. "Counterfactual Scheming". Mind 129, n.º 514 (1 de abril de 2019): 535–62. http://dx.doi.org/10.1093/mind/fzz008.
Texto completo da fonteSchleich, Maximilian, Zixuan Geng, Yihong Zhang e Dan Suciu. "GeCo". Proceedings of the VLDB Endowment 14, n.º 9 (maio de 2021): 1681–93. http://dx.doi.org/10.14778/3461535.3461555.
Texto completo da fonteSia, Suzanna, Anton Belyy, Amjad Almahairi, Madian Khabsa, Luke Zettlemoyer e Lambert Mathias. "Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in NLI". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 8 (26 de junho de 2023): 9837–45. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26174.
Texto completo da fonteLeofante, Francesco, e Nico Potyka. "Promoting Counterfactual Robustness through Diversity". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 19 (24 de março de 2024): 21322–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i19.30127.
Texto completo da fonteGulshad, Sadaf, e Arnold Smeulders. "Counterfactual attribute-based visual explanations for classification". International Journal of Multimedia Information Retrieval 10, n.º 2 (18 de abril de 2021): 127–40. http://dx.doi.org/10.1007/s13735-021-00208-3.
Texto completo da fontede Oliveira, Raphael Mazzine Barbosa, e David Martens. "A Framework and Benchmarking Study for Counterfactual Generating Methods on Tabular Data". Applied Sciences 11, n.º 16 (7 de agosto de 2021): 7274. http://dx.doi.org/10.3390/app11167274.
Texto completo da fonteYang, Fan, Ninghao Liu, Mengnan Du e Xia Hu. "Generative Counterfactuals for Neural Networks via Attribute-Informed Perturbation". ACM SIGKDD Explorations Newsletter 23, n.º 1 (26 de maio de 2021): 59–68. http://dx.doi.org/10.1145/3468507.3468517.
Texto completo da fonteKenny, Eoin M., e Mark T. Keane. "On Generating Plausible Counterfactual and Semi-Factual Explanations for Deep Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 13 (18 de maio de 2021): 11575–85. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17377.
Texto completo da fonteLe, Thao, Tim Miller, Ronal Singh e Liz Sonenberg. "Explaining Model Confidence Using Counterfactuals". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 10 (26 de junho de 2023): 11856–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26399.
Texto completo da fonteWellawatte, Geemi P., Aditi Seshadri e Andrew D. White. "Model agnostic generation of counterfactual explanations for molecules". Chemical Science 13, n.º 13 (2022): 3697–705. http://dx.doi.org/10.1039/d1sc05259d.
Texto completo da fonteR, Jain. "Transparency in AI Decision Making: A Survey of Explainable AI Methods and Applications". Advances in Robotic Technology 2, n.º 1 (19 de janeiro de 2024): 1–10. http://dx.doi.org/10.23880/art-16000110.
Texto completo da fonteCarreira-Perpinan, Miguel Á., e Suryabhan Singh Hada. "Very Fast, Approximate Counterfactual Explanations for Decision Forests". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 6 (26 de junho de 2023): 6935–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25848.
Texto completo da fonteSokol, Kacper, e Peter Flach. "Desiderata for Interpretability: Explaining Decision Tree Predictions with Counterfactuals". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 de julho de 2019): 10035–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.330110035.
Texto completo da fonteAmitai, Yotam, Yael Septon e Ofra Amir. "Explaining Reinforcement Learning Agents through Counterfactual Action Outcomes". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 9 (24 de março de 2024): 10003–11. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i9.28863.
Texto completo da fonteVanNostrand, Peter M., Huayi Zhang, Dennis M. Hofmann e Elke A. Rundensteiner. "FACET: Robust Counterfactual Explanation Analytics". Proceedings of the ACM on Management of Data 1, n.º 4 (8 de dezembro de 2023): 1–27. http://dx.doi.org/10.1145/3626729.
Texto completo da fonteLai, Chengen, Shengli Song, Shiqi Meng, Jingyang Li, Sitong Yan e Guangneng Hu. "Towards More Faithful Natural Language Explanation Using Multi-Level Contrastive Learning in VQA". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 3 (24 de março de 2024): 2849–57. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28065.
Texto completo da fonteFernandes, Alison. "Back to the Present: How Not to Use Counterfactuals to Explain Causal Asymmetry". Philosophies 7, n.º 2 (9 de abril de 2022): 43. http://dx.doi.org/10.3390/philosophies7020043.
Texto completo da fonteAkula, Arjun, Shuai Wang e Song-Chun Zhu. "CoCoX: Generating Conceptual and Counterfactual Explanations via Fault-Lines". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, n.º 03 (3 de abril de 2020): 2594–601. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i03.5643.
Texto completo da fonteLey, Dan, Umang Bhatt e Adrian Weller. "Diverse, Global and Amortised Counterfactual Explanations for Uncertainty Estimates". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, n.º 7 (28 de junho de 2022): 7390–98. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i7.20702.
Texto completo da fonteFreiesleben, Timo. "The Intriguing Relation Between Counterfactual Explanations and Adversarial Examples". Minds and Machines 32, n.º 1 (30 de outubro de 2021): 77–109. http://dx.doi.org/10.1007/s11023-021-09580-9.
Texto completo da fonteGuidotti, Riccardo, Anna Monreale, Fosca Giannotti, Dino Pedreschi, Salvatore Ruggieri e Franco Turini. "Factual and Counterfactual Explanations for Black Box Decision Making". IEEE Intelligent Systems 34, n.º 6 (1 de novembro de 2019): 14–23. http://dx.doi.org/10.1109/mis.2019.2957223.
Texto completo da fonteJiang, Junqi, Francesco Leofante, Antonio Rago e Francesca Toni. "Formalising the Robustness of Counterfactual Explanations for Neural Networks". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, n.º 12 (26 de junho de 2023): 14901–9. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26740.
Texto completo da fonteBernstein, Jodi T., Anthea K. Christoforou, Alena (Praneet) Ng, Madyson Weippert, Christine Mulligan, Nadia Flexner e Mary R. L’Abbe. "Canadian Free Sugar Intake and Modelling of a Reformulation Scenario". Foods 12, n.º 9 (25 de abril de 2023): 1771. http://dx.doi.org/10.3390/foods12091771.
Texto completo da fonteChalyi, Serhii, Volodymyr Leshchynskyi e Irina Leshchynska. "COUNTERFACTUAL TEMPORAL MODEL OF CAUSAL RELATIONSHIPS FOR CONSTRUCTING EXPLANATIONS IN INTELLIGENT SYSTEMS". Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies, n.º 2 (6) (28 de dezembro de 2021): 41–46. http://dx.doi.org/10.20998/2079-0023.2021.02.07.
Texto completo da fonteChapman-Rounds, Matt, Umang Bhatt, Erik Pazos, Marc-Andre Schulz e Konstantinos Georgatzis. "FIMAP: Feature Importance by Minimal Adversarial Perturbation". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, n.º 13 (18 de maio de 2021): 11433–41. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17362.
Texto completo da fonteAryal, Saugat. "Semi-factual Explanations in AI". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, n.º 21 (24 de março de 2024): 23379–80. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i21.30390.
Texto completo da fonteBorn, Benjamin, Alexander M. Dietrich e Gernot J. Müller. "The lockdown effect: A counterfactual for Sweden". PLOS ONE 16, n.º 4 (8 de abril de 2021): e0249732. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0249732.
Texto completo da fonteVirmajoki, Veli. "On the Function and Nature of Historical Counterfactuals. Clarifying Confusions". Journal of the Philosophy of History, 6 de maio de 2024, 1–25. http://dx.doi.org/10.1163/18722636-12341519.
Texto completo da fonteLi, Hanzhe, Jingjing Gu, Xinjiang Lu, Dazhong Shen, Yuting Liu, YaNan Deng, Guoliang Shi e Hui Xiong. "Beyond Relevance: Factor-level Causal Explanation for User Travel Decisions with Counterfactual Data Augmentation". ACM Transactions on Information Systems, 22 de março de 2024. http://dx.doi.org/10.1145/3653673.
Texto completo da fonteMehedi Hasan, Md Golam Moula, e Douglas A. Talbert. "Counterfactual Examples for Data Augmentation: A Case Study". International FLAIRS Conference Proceedings 34, n.º 1 (18 de abril de 2021). http://dx.doi.org/10.32473/flairs.v34i1.128503.
Texto completo da fonteKuhl, Ulrike, André Artelt e Barbara Hammer. "Let's go to the Alien Zoo: Introducing an experimental framework to study usability of counterfactual explanations for machine learning". Frontiers in Computer Science 5 (21 de março de 2023). http://dx.doi.org/10.3389/fcomp.2023.1087929.
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