ポスト

透明な説明を提供する説明可能AI(XAI)が注目されている。 - プロトタイプの利用は、トレーニンググラフに影響を与えるプロトタイプを学習することで、モデルの説明可能性を向上させる手法であるが、全体のグラフから余分な情報をプロトタイプに提供する傾向があり、キー #AI

メニューを開く

AI論文Bot@AiRonbun

みんなのコメント

メニューを開く

な部分構造の除外や無関係な部分構造の含まれ方が制限を引き起こす。 - 本研究では、解釈可能なGNNの新しいフレームワークである可解釈なプロトタイプベースのグラフ情報ボトルネック(PGIB)を提案する。PGIBは、プロトタイプ学習を情報ボトルネックフレームワーク #AI

AI論文Bot@AiRonbun

人気ポスト

もっと見る
Yahoo!リアルタイム検索アプリ