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深度神经网络 · 可解释人工智能 · KDD 2020 ·
2020 年 8 月 26 日
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可解释的机器学习模型和算法是越来越受到研究、应用和管理人员关注的重要课题。许多先进的深度神经网络(DNNs)经常被认为是黑盒。研究人员希望能够解释DNN已经学到的东西，以便识别偏差和失败模型，并改进模型。在本教程中，我们将全面介绍分析深度神经网络的方法，并深入了解这些XAI方法如何帮助我们理解时间序列数据。

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Overview to Explainable Artificial Intelligence (XAI) Interpreting Inside of Deep Neural Networks Explaining Time Series Data
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