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打开人工智能黑箱:看最新16篇可解释深度学习文章,带您了解增强AI透明性

专知  · 公众号  ·  · 2019-01-13 14:32
【导读】深度学习通常在监督任务上有较高的准确性,但是无法给出产出过程的明确解释,这也是一直被诟病“黑箱模型”。而可解释性AI在关于人类的很多应用方面是必需的,如医疗诊断、教育学习、政府决策等等。最近,关于深度学习的可解释性,学者们做了大量的研究工作,专知整理关于深度学习可解释性的最新一些文章,希望能给读者提供一些参考和帮助。请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知)后台回复“XAI” 就可以获取美国Darpa18页可解释人工智能PPT下载链接~ 专知《深度学习:算法到实战》2019年1月正在开讲,欢迎报名!专知开课啦!《深度学习: 算法到实战》, 中科院博士为你讲授!可解释人工智能:从SML到XAI美国darpa网站 ………………………………

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