10.19678/j.issn.1000-3428.0057951
深度神经网络解释方法综述
深度神经网络具有非线性非凸、多层隐藏结构、特征矢量化、海量模型参数等特点,但弱解释性是限制其理论发展和实际应用的巨大障碍,因此,深度神经网络解释方法成为当前人工智能领域研究的前沿热点.针对军事、金融、医药、交通等高风险决策领域对深度神经网络可解释性提出的强烈要求,对卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等典型网络的解释方法进行分析梳理,总结并比较现有的解释方法,同时结合目前深度神经网络的发展趋势,对其解释方法的未来研究方向进行展望.
可解释的人工智能、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络
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TP183(自动化基础理论)
国家自然科学基金;湖南省自然科学基金
2020-10-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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