机器学习模型可解释性方法、应用与安全研究综述

尽管机器学习在许多领域取得了巨大的成功,但缺乏可解释性严重限制了其在现实任务尤其是安全敏感任务中的广泛应用.为了克服这一弱点,许多学者对如何提高机器学习模型可解释性进行了深入的研究,并提出了大量的解释方法以帮助用户理解模型内部的工作机制.然而,可解释性研究还处于初级阶段,依然还有大量的科学问题尚待解决.并且,不同的学者解决问题的角度不同,对可解释性赋予的含义也不同,所提出的解释方法也各有侧重.迄今为止,学术界对模型可解释性仍缺乏统一的认识,可解释性研究的体系结构尚不明确.在综述中,回顾了机器学习中的可解释性问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归类.同时,讨论了可解释性相关技术的潜在应用,分析了可解释性与可解释机器学习的安全性之间的关系,并且探讨了可解释性研究当前面临的挑战和未来潜在的研究方向,以期进一步推动可解释性研究的发展和应用.

基于心脏信号生物识别综述

基于心脏信号的生物识别技术是目前生物识别的重要研究方向,对基于心脏信号的身份识别技术以及用于身份识别的各种心脏信号及其产生的机理进行介绍,并对心脏信号的采集形式进行分析。通过对多种基于心脏信号的身份识别技术步骤和分类算法的比较,对基于心脏信号的身份识别方法的可行性进行研究和探讨。