University of Cambridge（剑桥大学）

The Standard Interpretable Model: A general theory of interpretable machine learning to deductively design interpretable methods using Lagrangian mechanics

标准可解释模型：一种基于拉格朗日力学的可解释机器学习通用理论，用于演绎设计可解释方法

Pietro Barbiero, Giovanni De Felice, Mateo Espinosa Zarlenga, Francesco Giannini, Filippo Bonchi, Mateja Jamnik, Giuseppe Marra, Ruggero Noris

机构 * IBM Research (CH)（IBM研究院（瑞士）） ； University of Oxford (UK)（牛津大学（英国）） ； University of Cambridge (UK)（剑桥大学（英国）） ； KU Leuven (BE)（鲁汶大学（比利时）） ； Institute of Physics of the Czech Academy of Sciences (CZ)（捷克科学院物理研究所（捷克）） 纠错

AI总结 提出标准可解释模型（SIM），基于拉格朗日力学从前提演绎出可解释性对称性和约束，通过最小化拉格朗日函数得到最优可解释模型，解决现有方法局限性并指导新方法设计。