Interpretability in Deep Learning （2023）

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Interpretability in Deep Learning （2023）

Somani, Ayush/ Horsch, Alexander/ Prasad, Dilip K.

ウェブストア価格 ¥39,074（本体¥35,522）
Springer International Publishing AG（2024/05発売）
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 466 p.
言語 ENG
商品コード 9783031206412

Full Description

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.

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.