干货书可解释人工智能(xAI)方法和深度元学习模型
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可解释人工智能(xAI)是近年来出现的一个有趣的问题。许多研究人员正试图从不同的角度和有趣的结果来处理这个问题。然而，我们在理解这些类型的模型方面仍处于起步阶段。在未来的几年里，深度学习模型的开放性将被讨论。在经典的人工智能方法中，我们经常遇到深度学习方法。这些深度学习方法可以根据数据集大小、数据集质量、用于特征提取的方法、用于深度学习模型的超参数集、激活函数和优化算法得出高效的结果。然而，目前的深度学习模型还存在一些重要的不足。这些基于人工神经网络的模型是黑盒模型，它概括传输给它的数据并从数据中学习。因此，输入和输出之间的关系是不可观察的。这是人工神经网络和深度学习模型的一个重要开放点。由于这些原因，有必要认真研究黑盒模型的可解释性和可解释性。
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