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可解释的人工智能如何影响人工智能伦理？
SHAP或Shapley加法解释是一种用于解释机器学习模型输出的方法。它基于博弈论，并提供了一种方法来理解各个特征如何有助于给定实例的最终预测。通过为每个特征分配一个重要性值，SHAP有助于将复杂的模型预测分解为可理解的组件。当使用黑盒模型
与强化学习相关的伦理问题有哪些？
反向强化学习 (IRL) 是一种用于机器学习的框架，其目标是根据观察到的行为推断代理的潜在奖励或偏好。与传统的强化学习不同，传统的强化学习涉及学习如何通过最大化已知的奖励信号来优化行为，IRL试图了解奖励导致观察到的行为。这在设计奖励函数很
什么是序列到序列模型？
“序列到序列（seq2seq）模型是一种神经网络架构，通常用于输入和输出数据都可以表示为序列的任务。这些模型在需要将一个序列转换为另一个序列的应用中尤其有用，例如将句子从一种语言翻译为另一种语言。在seq2seq模型中，通常有两个主要组件：