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Interpretability in Deep Learning - Ayush Somani,Alexander Horsch,Dilip K. Prasad - cover
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Interpretability in Deep Learning
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Descrizione


This book is a comprehensive curation, exposition and illustrative discussion of recent research tools for interpretability of deep learning models, with a focus on neural network architectures. In addition, it includes several case studies from application-oriented articles in the fields of computer vision, optics and machine learning related topic.  The book can be used as a monograph on interpretability in deep learning covering the most recent topics as well as a textbook for graduate students. Scientists with research, development and application responsibilities benefit from its systematic exposition.    
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Dettagli

2023
Hardback
466 p.
Testo in English
235 x 155 mm
981 gr.
9783031206382
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