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Machine Learning · 学成 · 相关系数 · 计算学习理论 ·
2022 年 4 月 20 日
Interpretable machine learning in Physics
翻译：物理方面的可解释机器学习
Christophe Grojean,Ayan Paul,Zhuoni Qian,Inga Strümke
Christophe Grojean,Ayan Paul,Zhuoni Qian,Inga Strümke
from arxiv, Submitted version of invited Comment Article for Nature Reviews Physics

Adding interpretability to multivariate methods creates a powerful synergy for exploring complex physical systems with higher order correlations while bringing about a degree of clarity in the underlying dynamics of the system.


翻译：在多变量方法中增加可解释性,为探索具有较高顺序相关性的复杂物理系统带来强大的协同作用,同时使系统的基本动态有一定程度的清晰度。
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