Copertina

Rules or Weights? Comparing User Understanding of Explainable AI Techniques with the Cognitive XAI-Adaptive Model

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Rawshan, Louth Bin, Wang, Zhuoyu, Lim, Brian Y
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Artificial Intelligence
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

CoAX: Cognitive-Oriented Attribution eXplanation User Model of Human Understanding of AI Explanations
di: Rawshan, Louth Bin, et al.
Pubblicazione: (2026)

Incremental XAI: Memorable Understanding of AI with Incremental Explanations
di: Bo, Jessica Y., et al.
Pubblicazione: (2024)

ProfileXAI: User-Adaptive Explainable AI
di: Corrales, Gilber A., et al.
Pubblicazione: (2025)

Comparables XAI: Faithful Example-based AI Explanations with Counterfactual Trace Adjustments
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2026)

Transferable XAI: Relating Understanding Across Domains with Explanation Transfer
di: Wang, Fei, et al.
Pubblicazione: (2026)

Explainable AI: A Combined XAI Framework for Explaining Brain Tumour Detection Models
di: McGonagle, Patrick, et al.
Pubblicazione: (2026)

XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?
di: Mavrepis, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)

Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI
di: Ehsan, Upol, et al.
Pubblicazione: (2022)

VirtualXAI: A User-Centric Framework for Explainability Assessment Leveraging GPT-Generated Personas
di: Makridis, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2025)

Explainable AI: XAI-Guided Context-Aware Data Augmentation
di: Mersha, Melkamu Abay, et al.
Pubblicazione: (2025)

Exploring the Impact of Explainable AI and Cognitive Capabilities on Users' Decisions
di: Cau, Federico Maria, et al.
Pubblicazione: (2025)

Explainable Generative AI (GenXAI): A Survey, Conceptualization, and Research Agenda
di: Schneider, Johannes
Pubblicazione: (2024)

Breast Cancer Diagnosis: A Comprehensive Exploration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) Techniques
di: Bai, Samita, et al.
Pubblicazione: (2024)

Assessing Model-Agnostic XAI Methods against EU AI Act Explainability Requirements
di: Sovrano, Francesco, et al.
Pubblicazione: (2026)

Forms of Understanding for XAI-Explanations
di: Buschmeier, Hendrik, et al.
Pubblicazione: (2023)

Holistic Explainable AI (H-XAI): Extending Transparency Beyond Developers in AI-Driven Decision Making
di: Lakkaraju, Kausik, et al.
Pubblicazione: (2025)

What Makes for a Good Saliency Map? Comparing Strategies for Evaluating Saliency Maps in Explainable AI (XAI)
di: Kares, Felix, et al.
Pubblicazione: (2025)

Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Malware Analysis: A Survey of Techniques, Applications, and Open Challenges
di: Manthena, Harikha, et al.
Pubblicazione: (2024)

Explainable AI Reloaded: Challenging the XAI Status Quo in the Era of Large Language Models
di: Ehsan, Upol, et al.
Pubblicazione: (2024)

Axe the X in XAI: A Plea for Understandable AI
di: Páez, Andrés
Pubblicazione: (2024)

XAI-SOH-FL: Enhancing SOH-FL with Adaptive Aggregation and Explainable AI for Intrusion Detection in Heterogeneous IoT
di: Aslam, Ambreen, et al.
Pubblicazione: (2026)

Mind the XAI Gap: A Human-Centered LLM Framework for Democratizing Explainable AI
di: Paraschou, Eva, et al.
Pubblicazione: (2025)

ApproXAI: Energy-Efficient Hardware Acceleration of Explainable AI using Approximate Computing
di: Siddique, Ayesha, et al.
Pubblicazione: (2025)

XAI-Units: Benchmarking Explainability Methods with Unit Tests
di: Lee, Jun Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)

XAI-on-RAN: Explainable, AI-native, and GPU-Accelerated RAN Towards 6G
di: Basaran, Osman Tugay, et al.
Pubblicazione: (2025)

Explainability Through Human-Centric Design for XAI in Lung Cancer Detection
di: Rafferty, Amy, et al.
Pubblicazione: (2025)

PSO-XAI: A PSO-Enhanced Explainable AI Framework for Reliable Breast Cancer Detection
di: Raquib, Mirza, et al.
Pubblicazione: (2025)

Investigating the Role of Explainability and AI Literacy in User Compliance
di: Kühl, Niklas, et al.
Pubblicazione: (2024)

Explainable AI for Comparative Analysis of Intrusion Detection Models
di: Corea, Pap M., et al.
Pubblicazione: (2024)

Distilling Deep Reinforcement Learning into Interpretable Fuzzy Rules: An Explainable AI Framework
di: Araballi, Sanup S., et al.
Pubblicazione: (2026)

XAIport: A Service Framework for the Early Adoption of XAI in AI Model Development
di: Wang, Zerui, et al.
Pubblicazione: (2024)

Finding the right XAI method -- A Guide for the Evaluation and Ranking of Explainable AI Methods in Climate Science
di: Bommer, Philine, et al.
Pubblicazione: (2023)

Explainable but Vulnerable: Adversarial Attacks on XAI Explanation in Cybersecurity Applications
di: Mia, Maraz, et al.
Pubblicazione: (2025)

XRL-Bench: A Benchmark for Evaluating and Comparing Explainable Reinforcement Learning Techniques
di: Xiong, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)

FAIR_XAI: Improving Multimodal Foundation Model Fairness via Explainability for Wellbeing Assessment
di: Chiang, Sophie, et al.
Pubblicazione: (2026)

Weighted Rules under the Stable Model Semantics
di: Lee, Joohyung, et al.
Pubblicazione: (2026)

NormEnsembleXAI: Unveiling the Strengths and Weaknesses of XAI Ensemble Techniques
di: Hryniewska-Guzik, Weronika, et al.
Pubblicazione: (2024)

AgroXAI: Explainable AI-Driven Crop Recommendation System for Agriculture 4.0
di: Turgut, Ozlem, et al.
Pubblicazione: (2024)

AI Readiness in Healthcare through Storytelling XAI
di: Dubey, Akshat, et al.
Pubblicazione: (2024)

Agentic Explainability at Scale: Between Corporate Fears and XAI Needs
di: Elsayed, Yomna, et al.
Pubblicazione: (2026)