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神经网络？决策树？都做不到！谁能解决可解释性AI？

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 准确性与可解释性是不能同时达到的吗?来自IEEE研究员Cuntai Guan这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可
云栖号资讯小哥 4年前 212

猫工智能：卷积神经网络层的实现

卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional
博文视点 6年前 1531

深度神经网络可视化工具集锦

TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具 GitHub官方项目：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboard TensorBoard
玄学酱 7年前 3146

使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

1.简介        神经网络在各种数据方面处理上已经取得了很大的成功，包括图像、文本、时间序列等。然而，学术界或工业界都面临的一个问题是，不能以任何细节来理解其工作的过程，只能通过实验来检测其效果，而无法做出合理的解释。相关问题是对特定数据集经常存在某种
【方向】 6年前 2653

AI并不需要互联网：利用有性生殖，合成更多样、紧凑的神经网络

滑铁卢大学研究人员表示，他们可以让人工智能在计算和存储资源被移除后自行适应，方法是教AI学习自己并不需要那么多资源。 如果真的做到了这一点，神经网络将不受互联网和云的影响，这样的好处是：隐私性更好，数据发送成本更低，可移植性更强，在地理偏远地区也能使用AI应用
技术小能手 6年前 1167

神经网络可以被劫持？谷歌大脑研究员演示AI黑客行为

计算机视觉算法并不完美。上个月，研究人员证明了一个流行的对象检测API可能会被愚弄，在一些情况下，算法可以将猫识别为“疯狂的被子”，“迷彩”，“马赛克”和“拼凑图”。当然，这还不是最糟糕的情况：它们还有可能被劫持，执行本不该做的任务。 谷歌的人工智能研究部门
技术小能手 6年前 2755

能帮你更好理解分析深度卷积神经网络，今天要解读的是一款新型可视化工具——CNNVis，看完就能用！

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/64813 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文： 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要：深度卷积
uncle_ll 7年前 4595

UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合

【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。 神经网络的成功关键在于其表示学习
技术小能手 6年前 2110

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