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人工智能完整词典
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时间显著性
通过扰动输入数据并测量对模型输出的影响，识别时间序列中最具影响力的时刻或时间间隔的技术。
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时间引导反向传播
将引导反向传播方法适配到循环神经网络的可解释性方法，用于可视化最能激活神经元的时间特征。
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时间序列LIME
LIME（局部可解释模型无关解释）算法的适配版本，通过创建时间序列的扰动片段来训练简单的可解释模型，生成局部解释。
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时间SHAP
将Shapley加性解释值扩展到序列数据的扩展方法，为每个时间步或每个时刻的特征分配贡献值，以解释整体预测。
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时间间隔掩码
通过掩码或替换时间序列的整个片段来评估它们在模型决策中的集体重要性的可解释性方法，与关注单个点的时间显著性不同。
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时间演化规则
提取逻辑规则来描述状态或模式如何随时间演化以导致特定预测的方法，使模型的序列推理过程变得明确。
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潜在空间轨迹分析
可视化并解释数据序列在模型（如自编码器）潜在空间中走过的路径的技术，以理解其动态特性和分类过程。
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小波分解时间相关性
通过小波将时间序列分解为不同频率和时间尺度，然后评估每个分量对模型预测的相关性的方法。
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时间反事实解释
生成最小修改的时间序列以改变模型的预测，从而理解可能导致不同结果的关键时间条件。
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动态热力图
一种可解释性可视化方法，随时间推移显示特征（或视频中的像素）的重要性，展示模型关注点的变化。
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时间特征聚合解释
基于聚合时间特征（移动平均、方差等）而非原始数据点来解释预测的方法，提供更宏观的视角。
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时间步影响分解
分离每个单独时间步对最终预测的贡献的方法，通常使用去噪技术或分析循环步骤中的梯度。
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长期依赖重要性分析
旨在量化和可视化过去遥远事件如何影响当前预测的技术集合，这是LSTM或Transformer等模型的关键问题。
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时间因果解释
超越相关性，识别序列数据中被模型利用的因果关系的方论，使用如时间因果有向无环图等因果模型。
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