Interpretability in Deep Learning

This book is a comprehensive curation, exposition and illustrative discussion of recent research tools for interpretability of deep learning models, with a focus on neural network architectures. In addition, it includes several case studies from application-oriented articles in the fields of compute...

Täydet tiedot

Tallennettuna:
Bibliografiset tiedot
Päätekijät: Somani, Ayush (Tekijä), Horsch, Alexander (Tekijä), Prasad, Dilip K. (Tekijä)
Yhteisötekijä: SpringerLink (Online service)
Aineistotyyppi: Elektroninen E-kirja
Kieli:englanti
Julkaistu: Cham : Springer International Publishing : Imprint: Springer, 2023.
Painos:1st ed. 2023.
Aiheet:
Linkit:https://doi.org/10.1007/978-3-031-20639-9
Tagit: Lisää tagi
Ei tageja, Lisää ensimmäinen tagi!