• 1条引用[sw37858号]
  • 学习在图上,可解释性神经网络深的 学习在3D图形上。。。
  • ESPnet公司

  • 参考第6条[sw32059]
  • Chainer和Pythorch深的 学习发动机。ESPnet也关注卡尔迪。。。其他语音处理实验。本文解释这个软件平台的主要架构,几个。。。
  • 声称

  • 1条引用【sw37562】
  • 学习模型越来越受欢迎,但是可解释性,对抗性强。。。
  • 波浪2号++

  • 引用2篇文章[sw38716]
  • 推出wav2letter++,最快的开源软件深的 学习语音识别框架。wav2letter++完全是。。。张量库最大效率。我们在这里解释wav2letter的结构和设计。。。
  • SecML公司

  • 引用2篇文章[sw31336]
  • 可解释的机器学习。它实现了最流行的针对机器的攻击学习,不仅包括。。。规避攻击以生成对抗性示例深的神经网络,还训练时间中毒。。。这些攻击可以评估学习算法和相应的防御措施。。。输入数据。secml还包括可解释性帮助理解为什么对抗性攻击成功。。。
  • VBPR

  • 1条引用[sw35445号]
  • 使用(预先培训)深的网络,在其上我们学习另一层。。。揭示视觉维度解释人们反馈的变化。这个。。。
  • 深凝视II

  • 1条引用[sw28154]
  • 与其他显著性模型相反深的功能,这里我们使用VGG功能。。。转移学习。经过保守的交叉验证后,DeepGaze II解释大约87%的可解释的信息。。。深凝视I(哪个解释56%的可解释的信息增益),即深的经过训练的功能。。。
  • 深亲和力

  • 1条引用[sw39160]
  • 带注释的蛋白质序列,半监督的深的 学习结合了递归和卷积神经的模型。。。标记数据通过传输进一步改进学习此外,单独和联合的注意力机制。。。用于预测和解释选择性药物靶向相互作用。最后,另一种表达方式。。。
  • 外籍人士

  • 1条引用[sw38107]
  • 外籍人士:一个工具包可解释的自动文本评分。自动记分,比如自动记分。。。模型和预测的可解释性,传统机器学习(ML)基于手工制作功能的算法。。。用各种模型(包括深的和传统的ML的),功能,和培训。。。
  • R

  • 引用9188篇文章[sw00771]
  • 是一种统计语言和环境。。。
  • MPTP 0.2

  • 引用了45篇文章[sw02589]
  • mptp0.2:设计、实现和初步实验。这个。。。
  • LSTM

  • 引用28篇文章[sw03373]
  • 人脑是一个循环神经网络。。。
  • UCI毫升

  • 在3266篇文章中引用[sw04074]
  • UC欧文机器学习存储库。我们目前维持。。。
  • 克兰

  • 引用522篇文章[sw04351]
  • R是“GNU S”,一种免费提供的语言。。。
  • alr3

  • 引用276篇文章[sw04474]
  • 应用线性回归的数据。。。
  • fda(R)

  • 在1403篇文章中引用[sw04511]
  • fda:功能数据分析,这些功能被开发。。。