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何以為貓？可解釋AI從語(yǔ)義層面理解CNN的識(shí)別機(jī)制

• 來(lái)自北京大學(xué)、東方理工、南方科技大學(xué)和鵬城實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種語(yǔ)義可解釋人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，該框架從語(yǔ)義層面解釋了 CNN 的學(xué)習(xí)機(jī)制。近年來(lái)，CNN 因其優(yōu)異的性能，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等各個(gè)領(lǐng)域受到了研究者們的青睞。但是，CNN 是一個(gè) 「黑盒」 模型，即模型的學(xué)習(xí)內(nèi)容和決策過(guò)程很難用人類能夠理解的方式提取和表達(dá)，這限制了它的預(yù)測(cè)可信度和實(shí)際應(yīng)用。因此，CNN 的可解釋性受到了越來(lái)越多的關(guān)注，研究者們?cè)噲D采用特征可視化，
• 關(guān)鍵字： AI  AI語(yǔ)義識(shí)別  CNN學(xué)習(xí)機(jī)制  S-XAI