物理学中的可解释机器学习：综述

本研究探讨了可解释机器学习在物理学中的应用，旨在解决科学发现过程中对算法可解释性的需求。通过对不同可解释性方面的分类和分析，该综述强调了可解释模型在增强人类与AI协作、提高信任度及减少错误方面的潜力，并展示了其在各个物理分支中的最新进展。

本研究探讨了可解释机器学习在物理学中的应用，强调其在提升人机协作、增强信任和减少错误方面的潜力，并展示了各物理领域的最新进展。

人机协作 信任 可解释机器学习 机器学习 物理学 错误减少
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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