面向企业破产风险预测的图神经网络模型及可解释性研究.pdf
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摘要
摘要
企业破产风险预测在金融机构的贷款决策中起着关键作用。针对中小企
业的信用评估，有效的模型可以帮助金融机构做出贷款发放的决策，并限制
风险暴露。然而，目前对中小企业破产风险预测的研究仍面临一些挑战，如
下：（1）中小企业往往无法公开获得财务报表等重要数据，这限制了现有研究
的可行性和准确性。而且，现有模型无法很好地建模中小企业之间复杂的关
联
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卷积神经网络的模型可解释性技巧(七).docx
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卷积神经网络的模型可解释性技巧(七)
一、1.模型可解释性概述
卷积神经网络（CNN）在图像识别、视频分析等领域取得了显著的成果，但同时也面临着模型可解释性差的挑战。模型可解释性是指模型决策背后的逻辑和原因可以被理解和解释的能力。随着深度学习技术的快速发展，模型的可解释性变得越来越重要，因为它不仅有助于增强用户对模型的信任，还可以在需要解释性强的应用场景中发挥关键作用。
在深度学习中，尤其是在CNN中，由于模型结构的复杂性和非线性，模型内部的决策过程往往难以被直观理解。尽管CNN能够通过大量的数据和复杂的网络结构学习到复杂的特征表示，但这些特征是如何被组合起来形成最终的决策结果
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前馈神经网络中的模型可解释性方法(十).docx
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前馈神经网络中的模型可解释性方法(十)
第一章：模型可解释性概述
模型可解释性是近年来人工智能领域的一个重要研究方向，它关注的是如何让机器学习模型的行为更加透明和可理解。在传统的人工智能系统中，模型往往被视为“黑盒”，其内部机制复杂，难以解释。然而，随着深度学习技术的快速发展，越来越多的复杂模型被应用于实际场景中，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶等。这些模型的决策过程往往缺乏可解释性，使得用户难以信任其结果。据统计，在医疗领域，缺乏模型可解释性可能导致高达30%的错误诊断率。因此，提升模型可解释性对于确保人工智能系统的可靠性和安全性具有重要意义。
模型可解释性主要涉及两个方面
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卷积神经网络的模型可解释性技巧(六).docx
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卷积神经网络的模型可解释性技巧(六)
一、1.使用注意力机制解释卷积神经网络的内部表示
(1)注意力机制是近年来深度学习中一个重要的研究方向，它通过学习一个注意力权重，能够强调输入数据中与任务目标相关的部分，从而提高模型对关键信息的关注。在卷积神经网络（CNN）中，注意力机制可以用于解释网络内部表示，揭示网络在处理图像时哪些区域对预测结果至关重要。通过引入注意力权重，我们可以理解网络如何分配其注意力资源，以及这些资源是如何影响最终输出的。
(2)实现注意力机制有多种方法，其中最著名的包括基于位置的信息、基于通道的信息以及基于上下文的信息。例如，位置注意力机制（Positiona
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神经网络的可解释性.docx
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神经网络的可解释性
一、1.神经网络简介
(1)神经网络是一种模拟人脑神经元连接和信息处理能力的计算模型，它通过大量的节点（神经元）之间的相互连接，实现对数据的输入、处理和输出。这种结构使得神经网络在处理复杂和非线性问题上具有显著的优势。神经网络的发展经历了多个阶段，从早期的感知机到多层感知机的提出，再到深度学习的兴起，神经网络在各个领域都取得了显著的成果。
(2)神经网络的基本单元是神经元，每个神经元可以接受多个输入信号，并产生一个输出信号。这些输入和输出信号通过权重进行加权求和，并应用一个非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU或Tanh，以产生最终的输出。神经网络通过不
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深度神经网络的可解释性研究进展.docx
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深度神经网络的可解释性研究进展
一、深度神经网络可解释性研究背景与意义
(1)随着深度学习技术的飞速发展，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。然而，深度神经网络模型通常被视为“黑箱”，其内部机制和决策过程难以理解和解释。这种不可解释性给深度学习模型在实际应用中带来了诸多挑战。例如，在医疗诊断、金融风险评估等关键领域，模型的可解释性对于确保决策的透明性和可靠性至关重要。据统计，超过80%的数据科学家认为可解释性是深度学习应用中最为关键的因素之一。
(2)可解释性研究对于提升深度学习模型在实际应用中的信任度和可靠性具有重要意义。一方面，可解释性有助
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解读神经网络模型的可解释性与可视化方法.docx
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解读神经网络模型的可解释性与可视化方法
一、1.神经网络模型的可解释性概述
(1)神经网络模型，作为深度学习领域的重要工具，已经在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。然而，由于神经网络模型的高度非线性特征，其内部工作原理往往难以被直观理解，这就导致了模型的可解释性问题。可解释性是指模型决策过程的透明度和可理解性，对于确保模型的可靠性和建立用户信任至关重要。
(2)可解释性对于神经网络模型的研究和应用具有深远的意义。一方面，通过提高模型的可解释性，可以帮助研究人员更好地理解模型的决策过程，从而优化模型结构和参数，提升模型的性能。另一方面，对于实际应用场景，如医疗诊断
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神经网络中的注意力机制与可解释性.docx
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神经网络中的注意力机制与可解释性
一、注意力机制概述
(1)注意力机制是一种模拟人类注意力分配能力的人工智能技术，它允许模型在处理复杂任务时，能够聚焦于输入数据中的关键部分。这一机制在神经网络中扮演着至关重要的角色，尤其是在处理序列数据时，如自然语言处理、语音识别和视频分析等领域。注意力机制的核心思想是通过学习一个权重分配方案，让模型能够动态地调整对不同输入元素的重视程度。
(2)在注意力机制中，通常采用注意力权重来衡量每个输入元素对最终输出的影响。这些权重是通过神经网络学习得到的，它们反映了模型对输入数据的理解。具体来说，注意力权重可以基于输入元素之间的相关性、输入元素与任务
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神经网络的可解释性与可视化研究进展.docx
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神经网络的可解释性与可视化研究进展
第一章神经网络可解释性概述
在人工智能领域，神经网络作为一种强大的机器学习模型，已经取得了显著的成就。然而，神经网络的一个关键问题是其黑盒特性，即模型内部的工作机制通常难以理解。这使得神经网络的可解释性成为了一个重要的研究领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，神经网络的可解释性研究也取得了显著的进展。例如，根据一项由斯坦福大学和谷歌联合进行的调查显示，超过90%的深度学习模型在临床诊断任务中表现出色，但其可解释性却普遍较低。这引发了学术界和工业界对于如何提高神经网络可解释性的广泛关注。
可解释性在神经网络中的重要性体现在多个方面。首先，它
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基于可解释性图神经网络的细粒度漏洞检测方法研究.pdf
摘要
在现代软件开发生命周期中，在早期阶段及时识别和修复漏洞能够防止潜在的安全
威胁和经济损失，这使得漏洞检测的重要性日益凸显。传统的漏洞检测方法虽然在一定
程度上有效，但往往因缺乏深度理解代码的能力而受限。随着深度学习技术的发展，基
于图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）的漏洞检测方法为识别源代码中的漏洞
提供了新的视角。然而，深度学习方法的“黑盒”特性使得模型的决策过程和结果缺乏
透明度和可信度，这对于开发人员来说是一个不小的挑战，因为他们往往需要理解漏洞
的具体信息和上
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图神经网络模型预测和解释离子液体毒性的研究.docx
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图神经网络模型预测和解释离子液体毒性的研究
一、离子液体毒性预测研究背景与意义
(1)随着全球能源需求的不断增长，新型能源材料的研究和应用成为热点。离子液体作为一种绿色、可持续的溶剂，在新能源、催化、化工等领域展现出巨大的应用潜力。然而，离子液体本身的毒性问题不容忽视，其毒性评价和预测对于保障环境和人类健康具有重要意义。据统计，离子液体中约有10%的化合物具有潜在的毒性，其中部分化合物的毒性甚至超过了传统有机溶剂。因此，开展离子液体毒性预测研究，对指导离子液体的安全使用和环保排放具有深远影响。
(2)离子液体毒性的预测传统上依赖于实验方法，但实验过程耗时耗力，且成本高昂。随着人
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基于神经网络的供暖室温预测模型研究.docx
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基于神经网络的供暖室温预测模型研究
摘要
本文首先分析了供暖室温预测的意义，介绍了人工神经网络的基本概念和原理。重点介绍BP(BackPropagation)和RBF(RadialBasisFunction)两种神经网络，并由此建立室温预测模型。通过分析，将某建筑k-t时刻室内温度、k时刻室内温度、k时刻室外温度以及k时刻回水温度作为输入变量，将k+t时刻的室内温度作为输出变量。最后，运用MATLABX具仿真。对比预测温度和实际温度，两种神经网络均能很好地预测室内温度，剔除掉预测结果与实际结果相比差值较大的点，预测结果的精度进一步提高，比较两种神经网络的误差，
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广义回归神经网络的金融预测模型研究.pdf
计开发中最为关键的一部分，金融预测作
为数据挖掘的一个应用研究分支也不例外。
传统的预测模型有自回归模型 (AR)或移
广义回归神经网络的 动平均模型 (MA)等，参数估计一般采用
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基于模糊神经网络的企业信用风险评估模型研究.docx
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基于模糊神经网络的企业信用风险评估模型研究
第一章模糊神经网络概述
(1)模糊神经网络作为一种新兴的人工智能技术，融合了模糊逻辑和神经网络的优势，在处理不确定性、非线性以及模糊信息等方面展现出强大的能力。模糊逻辑通过引入隶属度函数，能够有效处理现实世界中普遍存在的模糊性，而神经网络则擅长于从数据中提取特征和模式。两者的结合使得模糊神经网络在多个领域得到广泛应用，尤其是在信用风险评估领域，模糊神经网络能够提供更为准确和全面的评估结果。
(2)模糊神经网络的核心是模糊推理系统，该系统由输入层、模糊化层、推理层和输出层组成。输入层负责接收原始数据，模糊化层将输入数据进行模糊化处理，推
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神经网络如何进行可视化和解释性分析.docx
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神经网络如何进行可视化和解释性分析
一、1.神经网络可视化概述
1.神经网络可视化是理解神经网络内部工作机制和优化过程的重要手段。通过可视化，我们可以直观地观察神经网络的层次结构、节点之间的关系以及数据在各个层次上的处理过程。这种可视化不仅有助于研究者们深入理解神经网络的运作原理，还可以帮助工程师们在设计和调试神经网络模型时发现潜在的问题，从而提高模型的性能。
2.神经网络可视化技术涵盖了多种方法和工具，包括但不限于层次结构图、权重热图、激活图、梯度图等。层次结构图可以展示神经网络的层与层之间的连接关系，权重热图则通过颜色变化来表示权重矩阵的大小，从而直观地反映权重在训练过程中
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ARIMA模型与BP神经网络模型的比较研究_基于供电企业电费现金流入预测.docx
ARIMA 模型与 BP 神经网络模型的比较研究——基于供电企业电费现金流入预测江苏省电力公司南通供电公司陈启忠【摘 要】文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要，分别建立了基于时间序列的 ARIMA 模型和 BP 神经网 络预测模型，并对两种预测方法进行了对比分析，最终确定了以 ARIMA 模型为主、BP 神经网络为辅的综合预测手段，有效 地提高了电费现金流的预测精度，增强了供电企业的现金流管理水平。【关键词】现金流预测； 差分自回归移动平均模型； BP 神经网络模型中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1004-5937（2014）34-0025-04一、前言如果说利润相当于