Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Bodria, Francesco"'
Autor:
Bodria, Francesco, Giannotti, Fosca, Guidotti, Riccardo, Naretto, Francesca, Pedreschi, Dino, Rinzivillo, Salvatore
The widespread adoption of black-box models in Artificial Intelligence has enhanced the need for explanation methods to reveal how these obscure models reach specific decisions. Retrieving explanations is fundamental to unveil possible biases and to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.13076
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bodria, Francesco, Rinzivillo, Salvatore, Fadda, Daniele, Guidotti, Riccardo, Giannotti, Fosca, Pedreschi, Dino
Autoencoders are a powerful yet opaque feature reduction technique, on top of which we propose a novel way for the joint visual exploration of both latent and real space. By interactively exploiting the mapping between latent and real features, it is
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::fd4d7447657e0879cde71bad4f4fd24c