Interpretability in Deep Learning (eBook)
466 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-20639-9 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 30.4.2023 |
|---|---|
| Zusatzinfo | XX, 466 p. 176 illus., 172 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Grafik / Design |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Planung / Organisation | |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
| Schlagworte | Black-box Nature of Deep Learning • Deep learning • Explainable Artificial Intelligence • Explainable Deep Learning • Interpretability • Interpretable Learning • Knowledge Encoding in Deep Learning • Neural networks |
| ISBN-10 | 3-031-20639-8 / 3031206398 |
| ISBN-13 | 978-3-031-20639-9 / 9783031206399 |
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