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机器推理
可解释性
(综述论文)
作为人工智能的一个领域,机器推理(MR)主要使用符号手段来形式化和模拟抽象推理。早期MR的研究已经开始对可解释的人工智能(XAI)进行调查,这可以说是当今人工智能界最关心的问题之一。
2021-03-09 15:28:06
624KB
机器推理
可解释性
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新想法!Geoffrey Hinton独自署名44页论文,如何在神经网络中表示部分-整体层次结构,结构化表示获取
可解释性
本文没有描述一个工作系统。相反,它提出了一个关于表示的单一想法,允许几个不同群体的进步被组合成一个虚构的系统,称为GLOM。这些进展包括transformers、神经域、对比表示学习、蒸馏和胶囊。
2021-03-01 09:12:47
875KB
神经网络
部分-整体
1
令人敬畏的探索者:精选的令人敬畏的解释性清单-源码
令人敬畏的探索者:精选的令人敬畏的解释性清单
2021-02-02 12:06:56
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