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Interpretability in Deep Learning
Ayush Somani, Alexander Horsch, Dilip K Prasad
Livre relié | Anglais
168,95 €
+ 337 points
Description
This book is a comprehensive curation, exposition and illustrative discussion of recent research tools for interpretability of deep learning models, with a focus on neural network architectures. In addition, it includes several case studies from application-oriented articles in the fields of computer vision, optics and machine learning related topic.
The book can be used as a monograph on interpretability in deep learning covering the most recent topics as well as a textbook for graduate students. Scientists with research, development and application responsibilities benefit from its systematic exposition.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 466
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9783031206382
- Date de parution :
- 01-05-23
- Format:
- Livre relié
- Format numérique:
- Genaaid
- Dimensions :
- 158 mm x 238 mm
- Poids :
- 907 g
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