深度神经网络的成功严重依赖于他们在其投入和其产出之间编码复杂关系的能力。虽然此属性适用于培训数据，但它也掩盖了驱动预测的机制。本研究旨在通过采用基于离散变分的自动化器来改变预测类的干预机制来揭示隐藏的概念。然后，解释模型从任何隐藏层和相应的介入表示可视化编码信息。通过评估原始代表与介入代表之间的差异，可以确定可以改变该类的概念，从而提供可解释性。我们展示了我们在Celeba上的方法的有效性，在那里我们对数据中的偏见显示了各种可视化，并建议揭示和改变偏见的不同干预措施。

鉴于部署更可靠的机器学习系统的重要性，研究界内的机器学习模型的解释性得到了相当大的关注。在计算机视觉应用中，生成反事实方法表示如何扰乱模型的输入来改变其预测，提供有关模型决策的详细信息。目前的方法倾向于产生关于模型决策的琐碎的反事实，因为它们通常建议夸大或消除所分类的属性的存在。对于机器学习从业者，这些类型的反事件提供了很少的价值，因为它们没有提供有关不期望的模型或数据偏差的新信息。在这项工作中，我们确定了琐碎的反事实生成问题，我们建议潜水以缓解它。潜水在使用多样性强制损失限制的解除印章潜在空间中学习扰动，以发现关于模型预测的多个有价值的解释。此外，我们介绍一种机制，以防止模型产生微不足道的解释。 Celeba和Synbols的实验表明，与先前的最先进的方法相比，我们的模型提高了生产高质量有价值解释的成功率。代码可在https://github.com/elementai/beyond- trial-explanations获得。

改变特定特征但不是其他特性的输入扰动的反事实示例 - 已经显示用于评估机器学习模型的偏差，例如，对特定的人口组。然而，由于图像的各种特征上的底层的因果结构，生成用于图像的反事实示例是非琐碎的。为了有意义，生成的扰动需要满足因果模型所暗示的约束。我们通过在前瞻性学习推断（ALI）的改进变型中结合结构因果模型（SCM）来提出一种方法，该方法是根据图像的属性之间的因果关系生成反事实。基于所生成的反事实，我们展示了如何解释预先训练的机器学习分类器，评估其偏置，并使用反事实程序缓解偏差。在Morpho-Mnist DataSet上，我们的方法会在质量上产生与基于SCM的Factficuls（DeepScm）的质量相当的反功能，而在更复杂的Celeba DataSet上，我们的方法优于DeepScm在产生高质量的有效反应性时。此外，生成的反事件难以从人类评估实验中的重建图像中无法区分，并且随后使用它们来评估在Celeba数据上培训的标准分类器的公平性。我们表明分类器是偏见的w.r.t.皮肤和头发颜色，以及反事实规则化如何消除这些偏差。

人工智能被出现为众多临床应用诊断和治疗决策的有用援助。由于可用数据和计算能力的快速增加，深度神经网络的性能与许多任务中的临床医生相同或更好。为了符合信任AI的原则，AI系统至关重要的是透明，强大，公平和确保责任。由于对决策过程的具体细节缺乏了解，目前的深神经系统被称为黑匣子。因此，需要确保在常规临床工作流中纳入常规神经网络之前的深度神经网络的可解释性。在这一叙述审查中，我们利用系统的关键字搜索和域专业知识来确定已经基于所产生的解释和技术相似性的类型的医学图像分析应用的深度学习模型来确定九种不同类型的可解释方法。此外，我们报告了评估各种可解释方法产生的解释的进展。最后，我们讨论了局限性，提供了利用可解释性方法和未来方向的指导，了解医学成像分析深度神经网络的解释性。

当前的大多数解释性技术都集中在捕获输入空间中特征的重要性。但是，鉴于模型和数据生成过程的复杂性，由此产生的解释远非“完整”，因为它们缺乏特征相互作用和可视化其“效应”的指示。在这项工作中，我们提出了一个新颖的双流式解释性框架，以解释任何基于CNN的图像分类器（架构不考虑）做出的决定。为此，我们首先将潜在特征从分类器中解开，然后将这些功能与观察到的/人为定义的“上下文”功能保持一致。这些对齐特征形成了具有语义上有意义的概念，用于提取描述“感知”数据生成过程的因果图，描述了未观察到的潜在特征和观察到的“上下文”特征之间的功能间和内部内部和内部内部相互作用。该因果图是一个全局模型，可以从中提取不同形式的局部解释。具体而言，我们提供了一个生成器来可视化潜在空间中特征之间交互的“效果”，并从其作为局部解释中提取特征的重要性。我们的框架利用对抗性知识蒸馏来忠实地从分类器的潜在空间中学习表示形式，并将其用于提取视觉解释。我们使用带有附加正规化术语的stylegan-v2体系结构来执行分解和对齐。我们证明并评估了通过关于Morpho-Mnist和FFHQ人脸数据集获得的解释。我们的框架可在\ url {https://github.com/koriavinash1/glance-explanations}上获得。

当代预测模型很难解释，因为他们的深网利用了输入要素之间的许多复杂关系。这项工作通过测量相关特征对网络相对于输入的功能熵的贡献，提出了模型可解释性的理论框架。我们依赖于对数 - 索波列夫的不等式，该不平等是通过功能性渔民信息与数据的协方差界定功能熵的。这提供了一种衡量特征子集对决策功能的信息贡献的原则方法。通过广泛的实验，我们表明我们的方法超过了基于图像，文本和音频等各种数据信号的现有基于基于可解释性抽样的方法。

由于深度学习模型越来越多地用于安全关键应用，可解释性和可信度成为主要问题。对于简单的图像，例如低分辨率面部肖像，最近已经提出了综合视觉反事实解释作为揭示训练分类模型的决策机制的一种方法。在这项工作中，我们解决了为高质量图像和复杂场景产生了反事实解释的问题。利用最近的语义到图像模型，我们提出了一种新的生成反事实解释框架，可以产生卓越的稀疏修改，该框架可以保护整体场景结构。此外，我们介绍了“区域目标反事实解释”的概念和相应的框架，其中用户可以通过指定查询图像的一组语义区域来指导反事实的生成说明必须是关于的。在具有挑战性的数据集中进行了广泛的实验，包括高质量的肖像（Celebamask-HQ）和驾驶场景（BDD100K）。

尽管它们的准确性很高，但由于未知的决策过程和潜在的偏见，现代复杂的图像分类器不能被敏感任务受到信任。反事实解释非常有效地为这些黑盒算法提供透明度。然而，生成可能对分类器输出产生一致影响并揭示可解释的特征更改的反事实是一项非常具有挑战性的任务。我们介绍了一种新颖的方法，可以使用验证的生成模型为图像分类器生成因果关系但可解释的反事实解释，而无需进行任何重新训练或调节。该技术中的生成模型不可能在与目标分类器相同的数据上进行训练。我们使用此框架来获得对比度和因果关系，并作为黑盒分类器的全球解释。在面部属性分类的任务上，我们通过提供因果和对比特征属性以及相应的反事实图像来展示不同属性如何影响分类器输出。

众所周知，端到端的神经NLP体系结构很难理解，这引起了近年来为解释性建模的许多努力。模型解释的基本原则是忠诚，即，解释应准确地代表模型预测背后的推理过程。这项调查首先讨论了忠诚的定义和评估及其对解释性的意义。然后，我们通过将方法分为五类来介绍忠实解释的最新进展：相似性方法，模型内部结构的分析，基于反向传播的方法，反事实干预和自我解释模型。每个类别将通过其代表性研究，优势和缺点来说明。最后，我们从它们的共同美德和局限性方面讨论了上述所有方法，并反思未来的工作方向忠实的解释性。对于有兴趣研究可解释性的研究人员，这项调查将为该领域提供可访问且全面的概述，为进一步探索提供基础。对于希望更好地了解自己的模型的用户，该调查将是一项介绍性手册，帮助选择最合适的解释方法。

深度学习的显着成功引起了人们对医学成像诊断的应用的兴趣。尽管最新的深度学习模型在分类不同类型的医学数据方面已经达到了人类水平的准确性，但这些模型在临床工作流程中几乎不采用，这主要是由于缺乏解释性。深度学习模型的黑盒子性提出了制定策略来解释这些模型的决策过程的必要性，从而导致了可解释的人工智能（XAI）主题的创建。在这种情况下，我们对应用于医学成像诊断的XAI进行了详尽的调查，包括视觉，基于示例和基于概念的解释方法。此外，这项工作回顾了现有的医学成像数据集和现有的指标，以评估解释的质量。此外，我们还包括一组基于报告生成的方法的性能比较。最后，还讨论了将XAI应用于医学成像以及有关该主题的未来研究指示的主要挑战。

图像分类模型可以取决于图像的多个不同语义属性。对分类器的决定的说明需要对这些属性进行发现和可视化这些属性。在这里，我们通过训练生成模型来具体解释基于分类器决策的多个属性来实现这一点的样式x。此类属性的自然来源是样式语的风格，已知在图像中生成语义有意义的维度。但是，由于标准GaN训练不依赖于分类器，所以它可能不代表对分类器决定很重要的这些属性，并且风格的尺寸可以表示无关属性。为了克服这一点，我们提出了一种培训程序，该培训程序包括分类器模型，以便学习特定于分类器的风格。然后从该空间中选择解释性属性。这些可用于可视化每个图像改变多个属性的效果，从而提供特定于图像的解释。我们将风格x应用于多个域，包括动物，叶子，面和视网膜图像。为此，我们展示了如何以不同方式修改图像以改变其分类器输出。我们的结果表明，该方法发现与语义上保持良好的属性，生成有意义的图像特定的解释，并且是在用户研究中测量的人为解释。

这项调查回顾了对基于视觉的自动驾驶系统进行行为克隆训练的解释性方法。解释性的概念具有多个方面，并且需要解释性的驾驶强度是一种安全至关重要的应用。从几个研究领域收集贡献，即计算机视觉，深度学习，自动驾驶，可解释的AI（X-AI），这项调查可以解决几点。首先，它讨论了从自动驾驶系统中获得更多可解释性和解释性的定义，上下文和动机，以及该应用程序特定的挑战。其次，以事后方式为黑盒自动驾驶系统提供解释的方法是全面组织和详细的。第三，详细介绍和讨论了旨在通过设计构建更容易解释的自动驾驶系统的方法。最后，确定并检查了剩余的开放挑战和潜在的未来研究方向。

可解释的人工智能（XAI）的新兴领域旨在为当今强大但不透明的深度学习模型带来透明度。尽管本地XAI方法以归因图的形式解释了个体预测，从而确定了重要特征的发生位置（但没有提供有关其代表的信息），但全局解释技术可视化模型通常学会的编码的概念。因此，两种方法仅提供部分见解，并留下将模型推理解释的负担。只有少数当代技术旨在将本地和全球XAI背后的原则结合起来，以获取更多信息的解释。但是，这些方法通常仅限于特定的模型体系结构，或对培训制度或数据和标签可用性施加其他要求，这实际上使事后应用程序成为任意预训练的模型。在这项工作中，我们介绍了概念相关性传播方法（CRP）方法，该方法结合了XAI的本地和全球观点，因此允许回答“何处”和“ where”和“什么”问题，而没有其他约束。我们进一步介绍了相关性最大化的原则，以根据模型对模型的有用性找到代表性的示例。因此，我们提高了对激活最大化及其局限性的共同实践的依赖。我们证明了我们方法在各种环境中的能力，展示了概念相关性传播和相关性最大化导致了更加可解释的解释，并通过概念图表，概念组成分析和概念集合和概念子区和概念子区和概念子集和定量研究对模型的表示和推理提供了深刻的见解。它们在细粒度决策中的作用。

能够分析和量化人体或行为特征的系统（称为生物识别系统）正在使用和应用变异性增长。由于其从手工制作的功能和传统的机器学习转变为深度学习和自动特征提取，因此生物识别系统的性能增加到了出色的价值。尽管如此，这种快速进步的成本仍然尚不清楚。由于其不透明度，深层神经网络很难理解和分析，因此，由错误动机动机动机的隐藏能力或决定是潜在的风险。研究人员已经开始将注意力集中在理解深度神经网络及其预测的解释上。在本文中，我们根据47篇论文的研究提供了可解释生物识别技术的当前状态，并全面讨论了该领域的发展方向。

尽管有无数的同伴审查的论文，证明了新颖的人工智能（AI）基于大流行期间的Covid-19挑战的解决方案，但很少有临床影响。人工智能在Covid-19大流行期间的影响因缺乏模型透明度而受到极大的限制。这种系统审查考察了在大流行期间使用可解释的人工智能（Xai）以及如何使用它可以克服现实世界成功的障碍。我们发现，Xai的成功使用可以提高模型性能，灌输信任在最终用户，并提供影响用户决策所需的值。我们将读者介绍给常见的XAI技术，其实用程序以及其应用程序的具体例子。 XAI结果的评估还讨论了最大化AI的临床决策支持系统的价值的重要步骤。我们说明了Xai的古典，现代和潜在的未来趋势，以阐明新颖的XAI技术的演变。最后，我们在最近出版物支持的实验设计过程中提供了建议的清单。潜在解决方案的具体示例也解决了AI解决方案期间的共同挑战。我们希望本次审查可以作为提高未来基于AI的解决方案的临床影响的指导。

越来越多的电子健康记录（EHR）数据和深度学习技术进步的越来越多的可用性（DL）已经引发了在开发基于DL的诊断，预后和治疗的DL临床决策支持系统中的研究兴趣激增。尽管承认医疗保健的深度学习的价值，但由于DL的黑匣子性质，实际医疗环境中进一步采用的障碍障碍仍然存在。因此，有一个可解释的DL的新兴需求，它允许最终用户评估模型决策，以便在采用行动之前知道是否接受或拒绝预测和建议。在这篇综述中，我们专注于DL模型在医疗保健中的可解释性。我们首先引入深入解释性的方法，并作为该领域的未来研究人员或临床从业者的方法参考。除了这些方法的细节之外，我们还包括对这些方法的优缺点以及它们中的每个场景都适合的讨论，因此感兴趣的读者可以知道如何比较和选择它们供使用。此外，我们讨论了这些方法，最初用于解决一般域问题，已经适应并应用于医疗保健问题以及如何帮助医生更好地理解这些数据驱动技术。总的来说，我们希望这项调查可以帮助研究人员和从业者在人工智能（AI）和临床领域了解我们为提高其DL模型的可解释性并相应地选择最佳方法。

亚组发现是一种描述性和探索性数据挖掘技术，可识别人群中有关感兴趣变量表现出有趣行为的亚组。亚组发现在知识发现和假设生成中有许多应用程序，但对于非结构化的高维数据（例如图像）仍然不适用。这是因为子组发现算法依赖于基于（属性，值）对定义描述性规则，但是，在非结构化数据中，属性并不是很好的定义。即使在数据中存在属性的概念（例如图像中的像素），由于数据的高维度，这些属性也不足够丰富，无法在规则中使用。在本文中，我们介绍了亚组感知的变异自动编码器，这是一种新型的变分自动编码器，它学习了非结构化数据的表示，从而导致具有较高质量的亚组。我们的实验结果证明了该方法在以高质量学习亚组的同时支持概念的解释性的有效性。

反事实可以以人类的可解释方式解释神经网络的分类决策。我们提出了一种简单但有效的方法来产生这种反事实。更具体地说，我们执行合适的差异坐标转换，然后在这些坐标中执行梯度上升，以查找反事实，这些反事实是由置信度良好的指定目标类别分类的。我们提出了两种方法来利用生成模型来构建完全或大约差异的合适坐标系。我们使用Riemannian差异几何形状分析了生成过程，并使用各种定性和定量测量方法验证了生成的反事实质量。

自解释深层模型旨在在训练期间隐含地学习基于潜在的概念的解释，从而消除了任何HOC后期解释生成技术的要求。在这项工作中，我们提出了一种这样的模型，该模型将解释生成模块附加在任何基本网络的顶部，并共同列举显示出高预测性能的整个模块，并在概念方面产生有意义的解释。与基线方法相比，我们的培训策略适用于无监督的概念学习，与基线方法相比具有更大的参数空间要求。我们拟议的模式还规定了利用自我监督对概念来提取更好的解释。然而，通过完整的概念监督，与最近提出的基于概念的可解释模型相比，我们实现了最佳预测性能。我们通过我们的方法报告了定性和定量结果，这表明了比最近提出的基于概念的解释方法更好的性能。我们报告了一个没有地面真理概念的两个数据集，即CiFar10，ImageNet和两个具有地面真理概念的数据集，即AWA2，Cub-200，以显示我们两种情况的方法。据我们所知，我们是第一批展示诸如ImageNet的大规模数据集的结果。

Artificial intelligence(AI) systems based on deep neural networks (DNNs) and machine learning (ML) algorithms are increasingly used to solve critical problems in bioinformatics, biomedical informatics, and precision medicine. However, complex DNN or ML models that are unavoidably opaque and perceived as black-box methods, may not be able to explain why and how they make certain decisions. Such black-box models are difficult to comprehend not only for targeted users and decision-makers but also for AI developers. Besides, in sensitive areas like healthcare, explainability and accountability are not only desirable properties of AI but also legal requirements -- especially when AI may have significant impacts on human lives. Explainable artificial intelligence (XAI) is an emerging field that aims to mitigate the opaqueness of black-box models and make it possible to interpret how AI systems make their decisions with transparency. An interpretable ML model can explain how it makes predictions and which factors affect the model's outcomes. The majority of state-of-the-art interpretable ML methods have been developed in a domain-agnostic way and originate from computer vision, automated reasoning, or even statistics. Many of these methods cannot be directly applied to bioinformatics problems, without prior customization, extension, and domain adoption. In this paper, we discuss the importance of explainability with a focus on bioinformatics. We analyse and comprehensively overview of model-specific and model-agnostic interpretable ML methods and tools. Via several case studies covering bioimaging, cancer genomics, and biomedical text mining, we show how bioinformatics research could benefit from XAI methods and how they could help improve decision fairness.