LEx: A Framework for Operationalising Layers of Machine Learning Explanations
LEx: A Framework for Operationalising Layers of Machine Learning Explanations
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LEx：机器学习解释的操作层框架
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Ronal Singh, Upol Ehsan
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ronal Singh, Upol Ehsan
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可解释人工智能（XAI）中的反事实：来自人类推理的证据
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
International Joint Conference on Artificial Intelligence
影响因子：
--
作者：
R. Byrne
通讯作者：
R. Byrne
影响因子：
3.4
作者：
Ronal Singh;Paul Dourish;P. Howe;Tim Miller;L. Sonenberg;Eduardo Velloso;F. Vetere
通讯作者：
Ronal Singh;Paul Dourish;P. Howe;Tim Miller;L. Sonenberg;Eduardo Velloso;F. Vetere
DOI：
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发表时间：
2018-11
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
Chaofan Chen-;Kangcheng Lin;C. Rudin;Yaron Shaposhnik;Sijia Wang;Tong Wang
通讯作者：
Chaofan Chen-;Kangcheng Lin;C. Rudin;Yaron Shaposhnik;Sijia Wang;Tong Wang
以人为中心的可解释人工智能系统的设计和评估
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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作者：
Upol Ehsan
通讯作者：
Upol Ehsan
第 1 层
DOI：
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发表时间：
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期刊：
影响因子：
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作者：
Raj Joshi;Chai Song;Xin Zhe Khooi;Nishant Budhdev;Ayush Mishra;Mun Choon Chan;Ben Leong;Hwan Song
通讯作者：
Hwan Song