Artigos de alta citação/reuniões principais sobre a interpretabilidade de modelos de redes neurais em aprendizado profundo nos últimos anos (com código incluído)
Navegue por uma coleção de artigos altamente citados sobre interpretação de modelos de aprendizado profundo, completos com exemplos de código.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserArtigos de alta citação/reuniões principais sobre a interpretabilidade de modelos de redes neurais em aprendizado profundo nos últimos anos (com código incluído)
awesome_deep_learning_interpretability tem 767 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 122 vezes. Está em desenvolvimento ativo desde 2020. awesome_deep_learning_interpretability está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: awesome, awesome-list, chainer, computer-vision.
Artigos de alta citação/reuniões principais sobre a interpretabilidade de modelos de redes neurais em aprendizado profundo nos últimos anos (com código incluído)
awesome_deep_learning_interpretability é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
Sim. awesome_deep_learning_interpretability é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
awesome_deep_learning_interpretability está disponível sob a licença MIT.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/onetaken-awesome-deep-learning-interpretability.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.