XAI6 [논문앞부분읽기] Enhancing Neural Network Explainability with Variational Autoencoders 그렇다면, autoencoder도 black box모델이고 explainability라는 제한점을 갖게 되는것인가? 보통 deep learning에서는 수많은 parameter를 사용해서 학습을 해나감. 하지만 복잡성 때문에 내부가 어떻게 구성되어있고 어떻게 작동하는지 알기가 함들다. 따라서 이 논문에서는 variational autoencoder를 사용하여 NN의 결정 방식에 대해서 설명을 하고자 함. Tran, Loc & Dolph, Chester & Zhao, Derek. (2021). Enhancing Neural Network Explainability with Variational Autoencoders. 10.2514/6.2021-1886. 2021. 9. 6. [논문앞부분읽기] Enhancing Neural Network Explainability with Variational Autoencoders 그렇다면, autoencoder도 black box모델이고 explainability라는 제한점을 갖게 되는것인가? 보통 deep learning에서는 수많은 parameter를 사용해서 학습을 해나감. 하지만 복잡성 때문에 내부가 어떻게 구성되어있고 어떻게 작동하는지 알기가 함들다. 따라서 이 논문에서는 variational autoencoder를 사용하여 NN의 결정 방식에 대해서 설명을 하고자 함. Tran, Loc & Dolph, Chester & Zhao, Derek. (2021). Enhancing Neural Network Explainability with Variational Autoencoders. 10.2514/6.2021-1886. 2021. 8. 27. [논문앞부분읽기] A Look Inside the Black-Box deep learning모델을 설명하기 위한 많은 노력들이 있었지만 아직도 해야할일이 많다. 따라서 이 논문에서는 C-VAE의 inner representation 해석을 해보려 함. MovieLens 모델로 학습된 latent space의 principal component를 시각화하여 해석함. https://youtu.be/qkzBubf4tEI 2021. 8. 27. [논문 앞부분 읽기] Application of Artificial Intelligence for Medical Research Hamamoto R. Application of Artificial Intelligence for Medical Research. Biomolecules. 2021; 11(1):90. https://doi.org/10.3390/biom11010090 Application of Artificial Intelligence for Medical Research The Human Genome Project, completed in 2003 by an international consortium, is considered one of the most important achievements for mankind in the 21st century [...] www.mdpi.com 현재 AI는 medical분야에서.. 2021. 8. 24. 이전 1 2 다음
