Gradient based Feature Attribution in Explainable AI: A Technical Review
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wang, Yongjie, Zhang, Tong, Guo, Xu, Shen, Zhiqi |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
From Entity-Centric to Goal-Oriented Graphs: Enhancing LLM Knowledge Retrieval in Minecraft
di: Leung, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Leung, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Correlation-Aware Feature Attribution Based Explainable AI
di: Sengupta, Poushali, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sengupta, Poushali, et al.
Pubblicazione: (2025)
RoleRAG: Enhancing LLM Role-Playing via Graph Guided Retrieval
di: Wang, Yongjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yongjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Rigorous Explainability by Feature Attribution
di: Létoffé, Olivier, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Létoffé, Olivier, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Unified Framework for Evaluating and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods via Perturbation-Gradient Consensus Attribution
di: Islam, Md. Ariful, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Islam, Md. Ariful, et al.
Pubblicazione: (2024)
Response Uncertainty and Probe Modeling: Two Sides of the Same Coin in LLM Interpretability?
di: Wang, Yongjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yongjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
EGRA:Toward Enhanced Behavior Graphs and Representation Alignment for Multimodal Recommendation
di: Zhang, Xiaoxiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xiaoxiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Unified Attribution in Explainable AI, Data-Centric AI, and Mechanistic Interpretability
di: Zhang, Shichang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Shichang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Explainability: A Framework for Systematic Assessment and Reporting of Explainable AI Features
di: Lago, Miguel A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lago, Miguel A., et al.
Pubblicazione: (2025)
A Backdoor-based Explainable AI Benchmark for High Fidelity Evaluation of Attributions
di: Yang, Peiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Peiyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
IG2: Integrated Gradient on Iterative Gradient Path for Feature Attribution
di: Zhuo, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuo, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Explainable AI Through a Democratic Lens: DhondtXAI for D'Hondt-Projected Feature Attribution
di: Donmez, Turker Berk
Pubblicazione: (2024)
di: Donmez, Turker Berk
Pubblicazione: (2024)
Modeling Human Responses to Multimodal AI Content
di: Shen, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhiqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hybrid Attribution Priors for Explainable and Robust Model Training
di: Zhang, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Attribution Gradients: Incrementally Unfolding Citations for Critical Examination of Attributed AI Answers
di: Kambhamettu, Hita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kambhamettu, Hita, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Features to Actions: Explainability in Traditional and Agentic AI Systems
di: Chaduvula, Sindhuja, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chaduvula, Sindhuja, et al.
Pubblicazione: (2026)
Behaviour Discovery and Attribution for Explainable Reinforcement Learning
di: Rishav, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rishav, Rishav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conversational Explanations: Discussing Explainable AI with Non-AI Experts
di: Zhang, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Tong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Regulatable AI Systems: Technical Gaps and Policy Opportunities
di: Shen, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Shen, Xudong, et al.
Pubblicazione: (2023)
A New Technique for AI Explainability using Feature Association Map
di: Ghosh, Sayantani, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ghosh, Sayantani, et al.
Pubblicazione: (2026)
EHRStruct: A Comprehensive Benchmark Framework for Evaluating Large Language Models on Structured Electronic Health Record Tasks
di: Yang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
ABE: A Unified Framework for Robust and Faithful Attribution-Based Explainability
di: Zhu, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Zhiyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explaining the Unexplainable: A Systematic Review of Explainable AI in Finance
di: Mohsin, Md Talha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mohsin, Md Talha, et al.
Pubblicazione: (2025)
RADAR: A Reasoning-Guided Attribution Framework for Explainable Visual Data Analysis
di: Rani, Anku, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rani, Anku, et al.
Pubblicazione: (2025)
ReviewRobot: Explainable Paper Review Generation based on Knowledge Synthesis
di: Wang, Qingyun, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Wang, Qingyun, et al.
Pubblicazione: (2020)
On the Design and Evaluation of Human-centered Explainable AI Systems: A Systematic Review and Taxonomy
di: Mangold, Aline, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mangold, Aline, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Attribute-Based Speaker Verification
di: Wu, Xiaoliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Xiaoliang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unifying VXAI: A Systematic Review and Framework for the Evaluation of Explainable AI
di: Dembinsky, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dembinsky, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
The 2025 AI Agent Index: Documenting Technical and Safety Features of Deployed Agentic AI Systems
di: Staufer, Leon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Staufer, Leon, et al.
Pubblicazione: (2026)
F-Fidelity: A Robust Framework for Faithfulness Evaluation of Explainable AI
di: Zheng, Xu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Xu, et al.
Pubblicazione: (2024)
LCDS: A Logic-Controlled Discharge Summary Generation System Supporting Source Attribution and Expert Review
di: Yuan, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Sparse, Efficient and Explainable Data Attribution with DualXDA
di: Yolcu, Galip Ümit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yolcu, Galip Ümit, et al.
Pubblicazione: (2024)
GradCFA: A Hybrid Gradient-Based Counterfactual and Feature Attribution Explanation Algorithm for Local Interpretation of Neural Networks
di: Sanderson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sanderson, Jacob, et al.
Pubblicazione: (2026)
Explainable Knowledge Tracing via Probabilistic Embeddings and Pattern-based Reasoning
di: Wu, Siyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wu, Siyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Systematic Literature Review: Explainable AI Definitions and Challenges in Education
di: Altukhi, Zaid M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Altukhi, Zaid M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Impossibility Theorems for Feature Attribution
di: Bilodeau, Blair, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Bilodeau, Blair, et al.
Pubblicazione: (2022)
Explainable Artificial Intelligence Techniques for Accurate Fault Detection and Diagnosis: A Review
di: Maged, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maged, Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Generalizable Anomaly Detection Method in Dynamic Graphs
di: Yang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive Integrated Gradients: A Feature Attribution-Based Method for Explaining Whole Slide Image Classification
di: Vu, Anh Mai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vu, Anh Mai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Are Heterogeneous Graph Neural Networks Truly Effective? A Causal Perspective
di: Yang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
From Entity-Centric to Goal-Oriented Graphs: Enhancing LLM Knowledge Retrieval in Minecraft
di: Leung, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Correlation-Aware Feature Attribution Based Explainable AI
di: Sengupta, Poushali, et al.
Pubblicazione: (2025) -
RoleRAG: Enhancing LLM Role-Playing via Graph Guided Retrieval
di: Wang, Yongjie, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Towards Rigorous Explainability by Feature Attribution
di: Létoffé, Olivier, et al.
Pubblicazione: (2026) -
A Unified Framework for Evaluating and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods via Perturbation-Gradient Consensus Attribution
di: Islam, Md. Ariful, et al.
Pubblicazione: (2024)