Ảnh bìa

RELAX: Representation Learning Explainability

CC BY

Lưu vào:

Hiển thị chi tiết
Tác giả chính:	Kristoffer K., Wickstrøm, Daniel J., Trosten, Sigurd, Løkse
Định dạng:	Sách
Ngôn ngữ:	English
Nhà xuất bản:	Springer 2023
Chủ đề:	RELAX Learning Explainability
Truy cập trực tuyến:	https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-023-01773-2 https://dlib.phenikaa-uni.edu.vn/handle/PNK/8254
Từ khóa:	Thêm từ khóa Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên đánh dấu biểu ghi này!

Tài liệu tương tự

Explaining away results in more robust visual tracking
theo: Bo, Gao, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Numerical methods for control-based continuation of relaxation oscillations
theo: Mark, Blyth, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Subordination and memory dependent kinetics in diffusion and relaxation phenomena
theo: Katarzyna, Górska, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Theory of Structural and Secondary Relaxation in Amorphous Drugs under Compression
theo: Anh D. Phan, và những người khác
Nhà xuất bản: (2020)

The vehicle routing problem with relaxed priority rules
theo: Thanh Tan Doan
Nhà xuất bản: (2021)

Technological, healthcare and consumer funds efficiency influence of COVID-19
theo: Catarina Alexandra Neves, Proença, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Synthesizing explainable counterfactual policies for algorithmic recourse with program synthesis
theo: Giovanni De, Toni, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Human-in-the-loop machine learning a state of the art
theo: Eduardo, Mosqueira-Rey, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep learning /
theo: Goodfellow, Ian
Nhà xuất bản: (2016)

Pulmonary gas exchange evaluated by machine learning a computer simulation
theo: Thomas J., Morgan, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Meta-transfer learning for emotion recognition
theo: Nguyen, Dung, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning for Head Pose Estimation: A Survey
theo: Andrea, Asperti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Analyzing the potential of active learning for document image classification
theo: Saifullah, Saifullah, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2017)

Python Machine Learning : Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit - learn, and TensorFlow 2 /
theo: Raschka, Sebastian
Nhà xuất bản: (2019)

Learning semantic ambiguities for zero-shot learning
theo: Celina, Hanouti, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Statistics for machine learning : Techniques for exploring supervised, unsupervised, and reinforcement learning modules with Python and R /
theo: Bangeti, Pratap
Nhà xuất bản: (2017)

Naive automated machine learning
theo: Felix, Mohr, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Hepatitis C Virus prediction based on machine learning framework a real-world case study in Egypt
theo: Heba Mamdouh, Farghaly, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Learning enhanced features and inferring twice for fine-grained image classification
theo: Xuan, Nie, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Using attention-based neural networks for predicting student learning outcomes in service-learning
theo: Eugene Yujun, Fu, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Interactions between the individual and the group level in organizations: The case of learning and group turnover
theo: Darío, Blanco-Fernández, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Intercultural Learning: Critical preparation for international student travel
theo: Peter, Jones, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

A systematic literature review of cyber-security data repositories and performance assessment metrics for semi-supervised learning
theo: Paul K., Mvula, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Urban Health: A Practical Application for Clinical Based Learning
theo: Cynthera, McNeill, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Urban Health: A Practical Application for Clinical Based Learning
theo: Cynthera, McNeill, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Dự báo chuỗi thời gian với Machine Learning
theo: Nguyễn Thị, Ngọc, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Active learning and novel model calibration measurements for automated visual inspection in manufacturing
theo: Jože M., Rožanec, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning-Aided Multicarrier Systems
theo: Luong, Thien Van
Nhà xuất bản: (2021)

New Insights on the Allocation of Innovation Subsidies: A Machine Learning Approach
theo: Mónica, Espinosa-Blasco, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Understanding compliance with voluntary sustainability standards: a machine learning approach
theo: Garbely, Anja, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Tìm hiểu bài toán dự báo chuỗi thời gian trong tương lai sử dụng mô hình Neural Network và Deep Learning
theo: Bùi Huy Quyền, Anh, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Boosting the Accuracy of Commercial Real Estate Appraisals: An Interpretable Machine Learning Approach
theo: Juergen, Deppner, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Applications of Multi-Agent Reinforcement Learning in Future Internet: A Comprehensive Survey
theo: Tianxu, Li, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Applications of Multi-Agent Reinforcement Learning in Future Internet: A Comprehensive Survey
theo: Tianxu, Li, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

A new model of air quality prediction using lightweight machine learning
theo: N. H. Van, và những người khác
Nhà xuất bản: (2022)

Development of a machine-learning-based method for early fault detection in photovoltaic systems
theo: Stylianos, Voutsinas, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Deep Learning for the Inverse Design of Mid-Infrared Graphene Plasmons
theo: Phan, Anh D., và những người khác
Nhà xuất bản: (2020)

Utilizing fog computing and explainable deep learning techniques for gestational diabetes prediction
theo: Nora, El-Rashidy, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)

Project-based entrepreneurial learning (PBEL) a blended model for startup creations at higher education institutions
theo: R. Tri Priyono Budi, Santoso, và những người khác
Nhà xuất bản: (2023)