深度学习可解释性资料整合

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Interpretability in NLP: Moving Beyond Vision 2019.04
Interpretable Machine Learning - A Brief History, State-of-the-Art
and Challenges 2021年1月15日
Interpretable Deep Learning for New Physics Discovery more: Github slide

In this video, Miles Cranmer discusses a method for converting a neural network into an analytic equation using a particular set of inductive biases. The technique relies on a sparsificatio

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