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Interpretable Machine Learning in Physics: A Review
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内容提要
本文综述了可解释机器学习在物理学中的应用，强调其在科学发现中的重要性，分析了可解释性对人机协作、信任度和错误减少的影响，并展示了在物理各分支中的最新进展。
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关键要点
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可解释机器学习在物理学中的应用正在解决科学发现过程中对算法可解释性的需求。
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可解释模型能够增强人类与人工智能的协作，提高信任度，并减少错误。
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该综述分析了可解释性在不同物理学分支中的最新进展。
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