“`html
Современные глубокие нейронные сети (DNN) и их непрозрачность
Современные глубокие нейронные сети (DNN) непрозрачны: мы не знаем, как и почему они делают свои предсказания. Это является серьезным препятствием для широкого использования техник машинного обучения во многих областях. Однако существует область исследований под названием Explainable AI (XAI), которая помогает понять, как DNN принимают решения так, чтобы их могли понять люди.
Механизмы объяснимости и их применение
Одним из методов объяснимости является механистическая интерпретация, которая позволяет характеризовать идеи, которые распознали отдельные нейроны в нейронной сети. Это позволяет понять, как эти идеи влияют на предсказания, сделанные сетью.
Квантификация объяснений и метод CoSy
Исследователи из ATB Potsdam, University of Potsdam, TU Berlin, Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institute и BIFOLD представляют CoSy, новый метод оценки объяснений нейронов в компьютерном зрении. Этот инновационный метод позволяет создавать синтетические визуальные представления, соответствующие текстовым описаниям концепций. CoSy позволяет сравнивать несколько методов объяснений и тестировать их, используя активации нейронов, что устраняет необходимость в человеческом вмешательстве.
Перспективы применения CoSy
Исследователи видят потенциал применения CoSy в различных областях, таких как здравоохранение и обработка естественного языка. Они также считают, что применение CoSy к данным в области здравоохранения может быть значительным шагом вперед. Эти будущие применения CoSy обещают большие перспективы для развития исследований в области искусственного интеллекта.
Подробнее ознакомьтесь с исследованием.
Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта.
Не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit и ознакомиться с нашей платформой AI Events.
“`
