Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Nicolson, Angus"'
Concept-based interpretability methods are a popular form of explanation for deep learning models which provide explanations in the form of high-level human interpretable concepts. These methods typically find concept activation vectors (CAVs) using
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.08652
Recent interpretability methods propose using concept-based explanations to translate the internal representations of deep learning models into a language that humans are familiar with: concepts. This requires understanding which concepts are present
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.03713
Autor:
Casper, Stephen, Yun, Jieun, Baek, Joonhyuk, Jung, Yeseong, Kim, Minhwan, Kwon, Kiwan, Park, Saerom, Moore, Hayden, Shriver, David, Connor, Marissa, Grimes, Keltin, Nicolson, Angus, Tagade, Arush, Rumbelow, Jessica, Nguyen, Hieu Minh, Hadfield-Menell, Dylan
Interpretability techniques are valuable for helping humans understand and oversee AI systems. The SaTML 2024 CNN Interpretability Competition solicited novel methods for studying convolutional neural networks (CNNs) at the ImageNet scale. The object
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2404.02949
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.
Publikováno v:
Molecular Physics; Apr2020, Vol. 118 Issue 8, p1-12, 12p
