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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> Towards explainable deep neural networks (xDNN).

Towards explainable deep neural networks (xDNN).

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第一作者： Plamen,Angelov
第一单位： School of Computing and Communications, LIRA Research Centre, Lancaster University, Lancaster, LA1 4WA, UK. Electronic address: p.angelov@lancaster.ac.uk.
作者： Plamen,Angelov [1] ; Eduardo,Soares [2]
作者单位： School of Computing and Communications, LIRA Research Centre, Lancaster University, Lancaster, LA1 4WA, UK. Electronic address: p.angelov@lancaster.ac.uk. [1] School of Computing and Communications, LIRA Research Centre, Lancaster University, Lancaster, LA1 4WA, UK. Electronic address: e.almeidasoares@lancaster.ac.uk. [2]
关键词 Deep-learningExplainable AIInterpretabilityPrototype-based models
医学主题词 冠状病毒感染(Coronavirus Infections);人类(Humans);图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted);疾病大流行(Pandemics);肺炎, 病毒性(Pneumonia, Viral);体层摄影术, X线计算机(Tomography, X-Ray Computed)
DOI 10.1016/j.neunet.2020.07.010
PMID 32682084
发布时间 2020-12-18
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2020年130卷

185-194页

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