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Interpretability in Deep Learning - Somani, Ayush

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        Avis sur Interpretability In Deep Learning Format Relié  - Livre Économie

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        Présentation Interpretability In Deep Learning Format Relié

         - Livre Économie

        Livre Économie - Somani, Ayush - 01/05/2023 - Relié - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Somani, Ayush - Prasad, Dilip K. - Horsch, Alexander
      • Editeur : Springer International Publishing Ag
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/05/2023
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 488
      • Expédition : 981
      • Dimensions : 24.1 x 16.0 x 3.0
      • ISBN : 303120638X



      • Résumé :
        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. ...

        Sommaire:

        Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Neural networks for deep learning.- Chapter 3. Knowledge Encoding and Interpretation.- Chapter 4. Interpretation in Specific Deep Learning Architectures.- Chapter 5. Fuzzy Deep Learning.

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