卷积神经网络模型可解释性
卷积神经网络模型可解释性 缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中，明确地调整了深层模型，这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说，训练了深度时间序列模型，使得类概率预测具有较高的精度，同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的玩具例子 ...
原文：神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？
神经网络可解释性 深度学习新方法， 年有哪些势不可挡的研究趋势 编辑：Sophia计算机视觉联盟 报道 公众号CVLianMeng 转载于 ：AI科技评论 AI博士笔记系列推荐： 博士笔记 周志华 机器学习 手推笔记 神经网络 作为 年最后一场重量级的人工智能国际学术顶会，NeurIPS 所反映出的一些人工智能研究趋势，例如神经网络可解释性 深度学习新方法 神经科学等等，想必对于大家在新的一年开展 ...
2021-09-03 11:58 0 259 推荐指数：
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