卷積神經網絡模型可解釋性
卷積神經網絡模型可解釋性 缺乏可解釋性仍然是在許多應用中采用深層模型的一個關鍵障礙。在這項工作中，明確地調整了深層模型，這樣人類用戶可以在很短的時間內完成他們預測背后的過程。具體地說，訓練了深度時間序列模型，使得類概率預測具有較高的精度，同時被節點較少的決策樹緊密地建模。使用直觀的玩具例子 ...
原文：神經網絡可解釋性、深度學習新方法， 2020 年有哪些勢不可擋的研究趨勢？
神經網絡可解釋性 深度學習新方法， 年有哪些勢不可擋的研究趨勢 編輯：Sophia計算機視覺聯盟 報道 公眾號CVLianMeng 轉載於 ：AI科技評論 AI博士筆記系列推薦： 博士筆記 周志華 機器學習 手推筆記 神經網絡 作為 年最后一場重量級的人工智能國際學術頂會，NeurIPS 所反映出的一些人工智能研究趨勢，例如神經網絡可解釋性 深度學習新方法 神經科學等等，想必對於大家在新的一年開展 ...
2021-09-03 11:58 0 259 推薦指數：
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