机器学习在许多部署的决策系统中发挥着作用，其方式通常是人类利益相关者难以理解或不可能理解的。以一种人类可以理解的方式解释机器学习模型的输入和输出之间的关系，对于开发可信的基于机器学习的系统是至关重要的。

Snapple 事实 Snapple Facts 是一个包含每个 snapple 事实的网站。 是的，都是 989。 作者 我，制作了这个小网站。 关注我并提问 随意贡献：fork、发出拉取请求和问题，因为这 100% 仍在开发中！ 学分 非常感谢将他的代码搁置（将他的代码放在 github 上）。 该站点主要基于他的库的旧分支。 注意：我计划在我完成学习后重新编码并向网站添加更多功能。 （学校有点碍事。） 执照 麻省理工

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该资源是一个基于opengl的小程序，实现的是几个小球可以在一个环里自由的旋转，并且能够通过键盘上的相应键盘完成控制作用

模块化的、具有关系推理能力的深度神经网络架构 RN介绍，可以“即插即用”，提升其他深度神经网络结构（如 CNN）关系推理的能力。

我们研究事实核查问题，它的目的是确定一个给定的主张的真实性。具体来说，我们关注的是事实提取和验证(FEVER)及其伴随数据集的任务。

20210406-招商期货-镍月度汇报：预期改变但偏紧事实不改.pdf

本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献，并细致分析了不同方法的基本架构，希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。 提取模块化结构（Learning modular structures） 反事实推理（Counterfactual） 平衡因果表示学习 收录了此文补充引用的文章 图灵奖得主Judea Pearl：机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性 最后，本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章

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反事实VQA（CF-VQA） 该存储库是CVPR 2021中我们的论文的Pytorch实现。该代码将很快发布。 引文 如果您发现该项目对您的研究有所帮助，请考虑在您的出版物中引用我们的论文。 @inproceedings{niu2020counterfactual, title={Counterfactual VQA: A Cause-Effect Look at Language Bias}, author={Niu, Yulei and Tang, Kaihua and Zhang, Hanwang and Lu, Zhiwu and Hua, Xian-Sheng and Wen, Ji-Rong}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Rec