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Hybrid DeepXAI融合网络框架提出

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AI 综述

B. Nancharaiah 提出 Hybrid DeepXAI Fusion Network，一个融合 1D-CNN、Transformer 编码器与图神经网络（GNN）的深度学习框架，通过注意力融合机制整合时序、关系与上下文特征，并用 CAM 和解释损失提升可解释性。该框架设计部署于联邦云架构，采用同态加密与区块链审计支持数据隐私与问责。论文称其在医疗、金融、能源数据集上取得 98.42% 准确率、98.0% F1，在 PGD 对抗扰动下准确率保持 91.5% 以上。

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最新进展10月14日 14:39

Hybrid DeepXAI Fusion Network：面向可解释大数据分析与安全云决策的框架

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10月14日

14:39
arXiv 隐私论文
Hybrid DeepXAI Fusion Network：面向可解释大数据分析与安全云决策的框架
论文提出 Hybrid DeepXAI Fusion Network，融合 1D-CNN、Transformer 编码器与 GNN，并用注意力融合机制整合时序、关系与上下文特征，通过 CAM 和解释损失提升可解释性。该框架部署于联邦云架构，采用同态加密与区块链审计保障隐私与问责，在医疗、金融、能源数据集上取得 98.42% 准确率、98.0% F1，PGD 对抗扰动下准确率保持 91.5% 以上。

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