Transparency and Interpretability for Learned Representations of Artificial Neural Networks
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2022
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Artificial intelligence (AI) is a concept, whose meaning and perception has changed considerably over the last decades. Starting off with individual and purely theoretical research efforts in the 1950s, AI has grown into a fully developed research field of modern times and may arguably emerge as one of the most important technological advancements of mankind. Despite these rapid technological advancements, some key questions revolving around the matter of transparency, interpretability and explainability of an AI's decision-making remain unanswered. Thus, a young research field coined with the general term Explainable AI (XAI) has emerged from increasingly strict requirements for AI to be used in safety critical or ethically sensitive domains. An important research branch of XAI is to develop methods that help to facilitate a deeper understanding for the learned knowledge of artificial neural systems. In this book, a series of scientific studies are presented that shed lighton how to adopt an empirical neuroscience inspired approach to investigate a neural network's learned representation in the same spirit as neuroscientific studies of the brain.…
N° de ref. del artículo 9783658400033
- Título
- Transparency and Interpretability for Learned Representations of Artificial Neural Networks
- Autor
- Richard Meyes
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2022
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 365840003X
- ISBN 13
- 9783658400033
- Peso del artículo
- 348 gramos
- Dimensiones
- 210x148x13 mm
Artificial intelligence (AI) is a concept, whose meaning and perception has changed considerably over the last decades. Starting off with individual and purely theoretical research efforts in the 1950s, AI has grown into a fully developed research field of modern times and may arguably emerge as one of the most important technological advancements of mankind. Despite these rapid technological advancements, some key questions revolving around the matter of transparency, interpretability and explainability of an AI’s decision-making remain unanswered. Thus, a young research field coined with the general term Explainable AI (XAI) has emerged from increasingly strict requirements for AI to be used in safety critical or ethically sensitive domains. An important research branch of XAI is to develop methods that help to facilitate a deeper understanding for the learned knowledge of artificial neural systems. In this book, a series of scientific studies are presented that shed lighton how to adopt an empirical neuroscience inspired approach to investigate a neural network’s learned representation in the same spirit as neuroscientific studies of the brain.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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