Andere Kunden interessierten sich auch für
![Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux]( "Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux")
Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux51,99 €![Melhorar a explicabilidade da rede neural]( "Melhorar a explicabilidade da rede neural")
Melhorar a explicabilidade da rede neural51,99 €![Cyfrowe bli¿niaki oparte na sztucznej inteligencji dla sieci o wielu intencjach Sieci 6G]( "Cyfrowe bli¿niaki oparte na sztucznej inteligencji dla sieci o wielu intencjach Sieci 6G")
Cyfrowe bli¿niaki oparte na sztucznej inteligencji dla sieci o wielu intencjach Sieci 6G64,99 €![Migliorare la spiegabilità delle reti neurali]( "Migliorare la spiegabilità delle reti neurali")
Migliorare la spiegabilità delle reti neurali51,99 €![Enhancing The Explainability of Neural Network]( "Enhancing The Explainability of Neural Network")
Enhancing The Explainability of Neural Network53,99 €![Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen]( "Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen")
Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen79,90 €![Approfondimento sulla navigazione nelle reti neurali del restauro delle immagini]( "Approfondimento sulla navigazione nelle reti neurali del restauro delle immagini")
Approfondimento sulla navigazione nelle reti neurali del restauro delle immagini39,99 €
Sztuczna inteligencja (AI) oparta na sieciach neuronowych ma kluczowe znaczenie w wielu zastosowaniach, takich jak systemy rekomendacji, t¿umaczenia j¿zykowe, media spo¿eczno¿ciowe, chatboty, sprawdzanie pisowni itp. Sieci te s¿ jednak cz¿sto krytykowane za to, ¿e s¿ "czarnymi skrzynkami", co budzi obawy o ich wyjänialno¿¿, zw¿aszcza w delikatnych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, autonomiczna jazda itp. Istniej¿ce metody zwi¿kszania wyjänialno¿ci, takie jak znaczenie cech, cz¿sto nie s¿ jasne i ¿atwe do interpretacji. Aby temu zaradzi¿, opracowano Object-Oriented Neural Network for Improved Explainability (OONNIE). OONNIE wykorzystuje modelowanie obiektowe do ¿¿czenia strat i wag po¿¿cze¿ w celu obliczania znaczenia funkcji i integruje regu¿y specyficzne dla domeny dzi¿ki rozszerzalno¿ci OOP. Model k¿adzie nacisk na przejrzysto¿¿ algorytmów, szczegó¿owo opisuj¿c kädy etap szkolenia. Oceniany na funkcjach XOR i XNOR, OONNIE wykazuje obiecuj¿ce wyniki w zakresie znaczenia cech, szybszej redukcji strat i lepszych prognoz po zintegrowaniu regu¿ domenowych. Stanowi to znacz¿cy wk¿ad w wyjänialn¿ sztuczn¿ inteligencj¿, dzi¿ki czemu OONNIE jest cennym narz¿dziem do opracowywania godnych zaufania systemów sztucznej inteligencji.