用于理解深度神經網絡的CLass增強型注意響應（CLEAR）方法
我們提出了CLass增強的注意響應（CLEAR）：一種可視化和理解深度神經網絡（DNN）在給定特定輸入的情況下做出的決策的方法。
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
神經網絡
+關注
關注
42文章
4779瀏覽量
101059 -
intel
+關注
關注
19文章
3483瀏覽量
186328 -
可視化
+關注
關注
1文章
1200瀏覽量
21012
發布評論請先 登錄
相關推薦
詳解深度學習、神經網絡與卷積神經網絡的應用
在如今的網絡時代，錯綜復雜的大數據和網絡環境，讓傳統信息處理理論、人工智能與人工神經網絡都面臨巨大的挑戰。近些年，深度學習逐漸走進人們的視線，通過深
從AlexNet到MobileNet，帶你入門深度神經網絡
的深度神經網絡運用的方法。AlexNet在研發的時候，使用的GTX580僅有3GB的顯存，所以創造性的把模型拆解在兩張顯卡中，架構如下：1.第一層是卷積層，針對224x224x3的輸入圖片進行卷積操作
發表于 05-08 15:57
【案例分享】ART神經網絡與SOM神經網絡
今天學習了兩個神經網絡，分別是自適應諧振（ART）神經網絡與自組織映射（SOM）神經網絡。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎的概念容易理解不清。首先ART
發表于 07-21 04:30
深度神經網絡是什么
多層感知機 深度神經網絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
發表于 07-12 06:35
卷積神經網絡模型發展及應用
神經網絡已經廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語義分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經網絡模型為提高其性能增加網絡深度以及寬度的模
發表于 08-02 10:39
深度神經網絡的實現機理與決策邏輯難以理解
人工智能系統所面臨的兩大安全問題的根源在于深度神經網絡的不可解釋性。深度神經網絡可解釋性定義為可判讀（interpretability）和可理解
基于深度神經網絡的文本分類分析
卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展，分析多種典型分類方法的特點和性能，從準確率和運行時間方面對基礎
發表于 03-10 16:56
?37次下載
綜述深度神經網絡的解釋方法及發展趨勢
深度神經網絡具有非線性非凸、多層隱藏結構、特征矢量化、海量模型參數等特點，但弱解釋性是限制其理論發展和實際應用的巨大障礙，因此，深度神經網絡解釋方法
發表于 03-21 09:48
?19次下載
基于深度神經網絡的因果形式語音增強方法
傳統的基于深度神經網絡（DNN）的語音增強方法由于采用非因果形式的輸入，在處理過程中具有固定延時，不適用于實時性要求較高的場合。針對這一問題
發表于 06-10 11:29
?8次下載
卷積神經網絡通俗理解
卷積神經網絡通俗理解 卷積神經網絡，英文名為Convolutional Neural Network，成為了當前深度學習領域最重要的算法之一，也是很多圖像和語音領域任務中最常用的
卷積神經網絡和深度神經網絡的優缺點 卷積神經網絡和深度神經網絡的區別
深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數據自動調整神經元之間的權重，從而實現對大規模數據進行預
發表于 08-21 17:07
?4214次閱讀
深度神經網絡的設計方法
深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNNs）作為人工智能領域的重要技術之一，通過模擬人腦神經元之間的連接，實現了對復雜數據的自主學習和智能判斷。其設計方法不僅涉
深度神經網絡與基本神經網絡的區別
在探討深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNNs）與基本神經網絡（通常指傳統神經網絡或前向神經網絡）的區別時，我們需
工商網監
評論