Interpretability in Deep Learning
Produktnummer:
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| Autor: | Horsch, Alexander Prasad, Dilip K. Somani, Ayush |
|---|---|
| Themengebiete: | Black-box Nature of Deep Learning Deep Learning Explainable Artificial Intelligence Explainable Deep Learning Interpretability Interpretable Learning Knowledge Encoding in Deep Learning Neural Networks |
| Veröffentlichungsdatum: | 02.05.2024 |
| EAN: | 9783031206412 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 466 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Springer International Publishing |
Produktinformationen "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 computer vision, optics and machine learning related topic. The book can be used as a monograph on interpretability in deep learning covering the most recent topics as well as a textbook for graduate students. Scientists with research, development and application responsibilities benefit from its systematic exposition.
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