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人工智能完整词典
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原型批评
对模型预测产生负面影响的代表性示例，用于识别模型失败或产生反直觉结果的情况
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k-原型方法
混合聚类算法，结合了数值变量的k均值和分类变量的k众数，用于识别混合数据中的原型
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反事实示例
经过最小修改的实例，能够改变模型的预测，与原型互补，解释需要改变什么才能获得不同的结果
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原型相似性映射
可视化显示新预测与学习到的原型之间的关系，通过类比促进模型决策的解释
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基于密度的原型选择
在数据空间的高密度区域识别原型的方法，确保代表性示例具有统计显著性
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MMD方法（最大均值差异）
用于测量分布间差异的统计检验，应用于原型选择以确保充分覆盖数据空间
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类比解释
通过预测与已知原型的相似性来证明预测合理性的解释范式，使复杂决策对人类更直观
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最大间隔原型
选择用于最大化与类别边界决策距离的原型，提供最具代表性且无歧义的示例
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原型网络（ProtoNN）
一种神经网络架构，明确学习一组原型用于分类，通过设计提供内在的可解释性。
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原型核心集
保留完整数据集几何特性的最小原型子集，在不损失相关性的情况下优化解释效率。
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中心点方法
k均值的一种变体，其中聚类中心是实际数据点（中心点），确保原型是具体且可解释的示例。
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原型特征加权
为每个原型分配特征权重的技术，阐明哪些方面对每种代表性示例类型最为重要。
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原型交叉验证
通过在训练数据的不同子集上测试其稳定性，评估基于原型的解释的鲁棒性的过程。
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混合原型
结合多个真实实例特征的代表性示例，旨在综合一个类别或概念中最相关的特征。
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原型肘部方法
一种启发式技术，通过识别添加新示例不再显著改善覆盖率的点来确定最优原型数量。
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基于原型的局部解释
通过将单个预测与最相似的原型相关联来解释该预测的方法，提供针对所研究案例的情境化和具体化理由。
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