BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-18T00:00:00Z Additive Feature Attribution Methods: A Review of Explainable Artificial Intelligence in Fluid Dynamics and Heat Transfer 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文探讨了流体力学中数据驱动模型的可解释性，提出了一种加性特征归因方法，通过线性模型将输入特征与预测结果连接，从而为深度学习模型提供重要的可解释性，促进符合物理规律的模型应用。 🏷️ 标签 intelligence 加性特征归因 可解释性 数据驱动模型 流体力学 深度学习 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
