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Enhancing The Explainability of Neural Network
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 78,69
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Enhancing The Explainability of Neural Network: In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 83,51
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Enhancing The Explainability of Neural Network: In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 77,66
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Enhancing The Explainability of Neural Network: In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 108,80
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Enhancing The Explainability of Neural Network | In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 67,20
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Enhancing The Explainability of Neural Network | In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency | Enoch Arulprakash (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2024 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208064341 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux: En ce qui concerne l'importance des caractéristiques, les règles du domaine et la transparence algorithmique (French Edition)
Idioma: Francés
Publicado por Editions Notre Savoir, 2025
ISBN 10: 6202371145 ISBN 13: 9786202371148
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 89,80
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Melhorar a explicabilidade da rede neural
Idioma: Portugués
Publicado por Edi??es Nosso Conhecimento, 2025
ISBN 10: 620237117X ISBN 13: 9786202371179
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 82,60
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Migliorare la spiegabilit? delle reti neurali
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Verbesserung der Erkl?rbarkeit von neuronalen Netzen
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Zwiekszanie zrozumialosci sieci neuronowych
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Melhorar a explicabilidade da rede neural: Nos aspectos da importância das caraterísticas, das regras do domínio e da transparência algorítmica (Portuguese Edition)
Idioma: Portugués
Publicado por Edições Nosso Conhecimento, 2025
ISBN 10: 620237117X ISBN 13: 9786202371179
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Zwi?kszanie zrozumia?o?ci sieci neuronowych: Pod wzgl?dem wa?no?ci funkcji, regu? domeny i przejrzysto?ci algorytmu (Polish Edition)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Migliorare la spiegabilità delle reti neurali (Italian Edition)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen: In Bezug auf die Wichtigkeit der Merkmale, die Regeln des Bereichs und die Transparenz der Algorithmen (German Edition)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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Migliorare la spiegabilità delle reti neurali | Per quanto riguarda l'importanza delle caratteristiche, le regole di dominio e la trasparenza algoritmica
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Migliorare la spiegabilità delle reti neurali | Per quanto riguarda l'importanza delle caratteristiche, le regole di dominio e la trasparenza algoritmica | Enoch Arulprakash (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786202371155 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.
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Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen | In Bezug auf die Wichtigkeit der Merkmale, die Regeln des Bereichs und die Transparenz der Algorithmen
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen | In Bezug auf die Wichtigkeit der Merkmale, die Regeln des Bereichs und die Transparenz der Algorithmen | Enoch Arulprakash (u. a.) | Taschenbuch | 136 S. | Deutsch | 2025 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786202371124 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu.
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Verbesserung der Erklärbarkeit von neuronalen Netzen: In Bezug auf die Wichtigkeit der Merkmale, die Regeln des Bereichs und die Transparenz der Algorithmen
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 54,84
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Añadir al carritoCondición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Produktart: Bücher | Künstliche Intelligenz (KI), die von neuronalen Netzen gesteuert wird, ist für viele Anwendungen wie Empfehlungssysteme, Sprachübersetzung, soziale Medien, Chatbots und Rechtschreibprüfung usw. von entscheidender Bedeutung. Diese Netze werden jedoch häufig als "Blackboxen" kritisiert, was Bedenken hinsichtlich ihrer Erklärbarkeit aufkommen lässt, insbesondere in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem autonomen Fahren usw. Bestehende Methoden zur Verbesserung der Erklärbarkeit, wie z. B. die Bedeutung von Merkmalen, sind oft nicht klar und leicht zu interpretieren. Um dieses Problem zu lösen, wurde das objektorientierte neuronale Netz zur Verbesserung der Erklärbarkeit (OONNIE) entwickelt. OONNIE verwendet objektorientierte Modellierung, um Verlust- und Verbindungsgewicht zur Berechnung der Merkmalsbedeutung zu kombinieren und integriert domänenspezifische Regeln durch die Erweiterbarkeit von OOP. Das Modell betont die algorithmische Transparenz, indem jeder Trainingsschritt detailliert beschrieben wird. Bei der Evaluierung von XOR- und XNOR-Funktionen zeigt OONNIE vielversprechende Ergebnisse bei der Merkmalsbedeutung, eine schnellere Verlustreduzierung und verbesserte Vorhersagen nach der Integration von Domänenregeln. Dies ist ein wichtiger Beitrag zur erklärbaren KI und macht OONNIE zu einem wertvollen Werkzeug für die Entwicklung vertrauenswürdiger KI-Systeme.
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Enhancing The Explainability of Neural Network
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2024, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 204 pp. Englisch.
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Enhancing The Explainability of Neural Network: In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 112,38
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Enhancing The Explainability of Neural Network: In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 112,52
Envío por EUR 9,95
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Añadir al carritoCondición: New. PRINT ON DEMAND.
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Enhancing The Explainability of Neural Network
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing Sep 2024, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Artificial Intelligence (AI) driven by neural networks is crucial in many applications like recommendation systems, language translation, social media, chatbots, and spell-checking etc. However, these networks are often criticized for being 'black boxes,' raising concerns about their explainability, especially in sensitive domains like healthcare, autonomous driving etc. Existing methods to enhance explainability, such as feature importance, often lack clarity and interpretability.To address this, the Object-Oriented Neural Network for Improved Explainability (OONNIE) was developed. OONNIE uses object-oriented modeling to combine loss and connection weight for computing feature importance and integrates domain-specific rules through OOP's extendability. The model emphasizes algorithmic transparency by detailing every training step. Evaluated on XOR and XNOR functions, OONNIE shows promising results in feature importance, faster loss reduction, and improved predictions after integrating domain rules. This marks a significant contribution to explainable AI, making OONNIE a valuable tool for developing trustworthy AI systems.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 204 pp. Englisch.
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Enhancing The Explainability of Neural Network : In the aspects of feature importance, domain rules and algorithmic transparency
Idioma: Inglés
Publicado por LAP LAMBERT Academic Publishing, 2024
ISBN 10: 6208064341 ISBN 13: 9786208064341
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 80,86
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering.
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Mejorar la explicabilidad de las redes neuronales
Idioma: Español
Publicado por Ediciones Nuestro Conocimiento Aug 2025, 2025
ISBN 10: 6202371137 ISBN 13: 9786202371131
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 136 pp. Spanisch.
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Mejorar la explicabilidad de las redes neuronales
Idioma: Español
Publicado por Ediciones Nuestro Conocimiento Aug 2025, 2025
ISBN 10: 6202371137 ISBN 13: 9786202371131
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -La Inteligencia Artificial (IA) impulsada por redes neuronales es crucial en muchas aplicaciones como los sistemas de recomendación, la traducción de idiomas, las redes sociales, los chatbots, la corrección ortográfica, etc. Sin embargo, a menudo se critica a estas redes por ser 'cajas negras', lo que suscita dudas sobre su explicabilidad, especialmente en ámbitos sensibles como la sanidad, la conducción autónoma, etc. Los métodos existentes para mejorar la explicabilidad, como la importancia de las características, suelen carecer de claridad e interpretabilidad. Para solucionar este problema, se ha desarrollado la red neuronal orientada a objetos para mejorar la explicabilidad (OONNIE). OONNIE utiliza el modelado orientado a objetos para combinar la pérdida y el peso de la conexión para calcular la importancia de las características e integra reglas específicas del dominio gracias a la capacidad de ampliación de la programación orientada a objetos. El modelo enfatiza la transparencia algorítmica detallando cada paso del entrenamiento. Evaluado con funciones XOR y XNOR, OONNIE muestra resultados prometedores en la importancia de las características, una reducción más rápida de las pérdidas y una mejora de las predicciones tras integrar reglas de dominio. Esto supone una importante contribución a la IA explicable, lo que convierte a OONNIE en una valiosa herramienta para desarrollar sistemas de IA fiables.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Spanisch.
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Mejorar la explicabilidad de las redes neuronales : En los aspectos de importancia de las características, reglas de dominio y transparencia algorítmica
Idioma: Español
Publicado por Ediciones Nuestro Conocimiento, 2025
ISBN 10: 6202371137 ISBN 13: 9786202371131
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 80,86
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Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux
Idioma: Francés
Publicado por Editions Notre Savoir Aug 2025, 2025
ISBN 10: 6202371145 ISBN 13: 9786202371148
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 136 pp. Französisch.
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Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux
Idioma: Francés
Publicado por Editions Notre Savoir Aug 2025, 2025
ISBN 10: 6202371145 ISBN 13: 9786202371148
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -L'intelligence artificielle (IA) pilotée par des réseaux neuronaux est cruciale dans de nombreuses applications telles que les systèmes de recommandation, la traduction linguistique, les médias sociaux, les chatbots, les correcteurs orthographiques, etc. Cependant, ces réseaux sont souvent critiqués pour être des 'boîtes noires', ce qui soulève des inquiétudes quant à leur explicabilité, en particulier dans des domaines sensibles tels que les soins de santé, la conduite autonome, etc. Les méthodes existantes pour améliorer l'explicabilité, telles que l'importance des caractéristiques, manquent souvent de clarté et d'interprétabilité. Pour remédier à ce problème, le réseau neuronal orienté objet pour une meilleure explicabilité (OONNIE) a été mis au point. OONNIE utilise la modélisation orientée objet pour combiner la perte et le poids de connexion afin de calculer l'importance des caractéristiques et intègre des règles spécifiques au domaine grâce à l'extensibilité de la POO. Le modèle met l'accent sur la transparence algorithmique en détaillant chaque étape de la formation. Évalué sur les fonctions XOR et XNOR, OONNIE montre des résultats prometteurs en termes d'importance des caractéristiques, de réduction plus rapide des pertes et d'amélioration des prédictions après l'intégration des règles du domaine. Il s'agit d'une contribution significative à l'IA explicable, qui fait d'OONNIE un outil précieux pour le développement de systèmes d'IA fiables.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 136 pp. Französisch.
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Améliorer l'explicabilité des réseaux neuronaux : En ce qui concerne l'importance des caractéristiques, les règles du domaine et la transparence algorithmique
Idioma: Francés
Publicado por Editions Notre Savoir, 2025
ISBN 10: 6202371145 ISBN 13: 9786202371148
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering.
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Zwi¿kszanie zrozumia¿o¿ci sieci neuronowych
Publicado por Edizioni Sapienza Aug 2025, 2025
ISBN 10: 6202371161 ISBN 13: 9786202371162
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 79,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 132 pp. Polnisch.
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Amliorer l'explicabilit des rseaux neuronaux (Paperback)
Publicado por Editions Notre Savoir, 2025
ISBN 10: 6202371145 ISBN 13: 9786202371148
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoPaperback. Condición: new. Paperback. L'intelligence artificielle (IA) pilotee par des reseaux neuronaux est cruciale dans de nombreuses applications telles que les systemes de recommandation, la traduction linguistique, les medias sociaux, les chatbots, les correcteurs orthographiques, etc. Cependant, ces reseaux sont souvent critiques pour etre des "boites noires", ce qui souleve des inquietudes quant a leur explicabilite, en particulier dans des domaines sensibles tels que les soins de sante, la conduite autonome, etc. Les methodes existantes pour ameliorer l'explicabilite, telles que l'importance des caracteristiques, manquent souvent de clarte et d'interpretabilite. Pour remedier a ce probleme, le reseau neuronal oriente objet pour une meilleure explicabilite (OONNIE) a ete mis au point. OONNIE utilise la modelisation orientee objet pour combiner la perte et le poids de connexion afin de calculer l'importance des caracteristiques et integre des regles specifiques au domaine grace a l'extensibilite de la POO. Le modele met l'accent sur la transparence algorithmique en detaillant chaque etape de la formation. Evalue sur les fonctions XOR et XNOR, OONNIE montre des resultats prometteurs en termes d'importance des caracteristiques, de reduction plus rapide des pertes et d'amelioration des predictions apres l'integration des regles du domaine. Il s'agit d'une contribution significative a l'IA explicable, qui fait d'OONNIE un outil precieux pour le developpement de systemes d'IA fiables. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
