Articles de revues sur le sujet « Interpretable deep learning »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « Interpretable deep learning ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Gangopadhyay, Tryambak, Sin Yong Tan, Anthony LoCurto, James B. Michael et Soumik Sarkar. « Interpretable Deep Learning for Monitoring Combustion Instability ». IFAC-PapersOnLine 53, no 2 (2020) : 832–37. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.12.839.
Texte intégralZheng, Hong, Yinglong Dai, Fumin Yu et Yuezhen Hu. « Interpretable Saliency Map for Deep Reinforcement Learning ». Journal of Physics : Conference Series 1757, no 1 (1 janvier 2021) : 012075. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1757/1/012075.
Texte intégralRuffolo, Jeffrey A., Jeremias Sulam et Jeffrey J. Gray. « Antibody structure prediction using interpretable deep learning ». Patterns 3, no 2 (février 2022) : 100406. http://dx.doi.org/10.1016/j.patter.2021.100406.
Texte intégralArik, Sercan Ö., et Tomas Pfister. « TabNet : Attentive Interpretable Tabular Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 8 (18 mai 2021) : 6679–87. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16826.
Texte intégralBhambhoria, Rohan, Hui Liu, Samuel Dahan et Xiaodan Zhu. « Interpretable Low-Resource Legal Decision Making ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 11 (28 juin 2022) : 11819–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i11.21438.
Texte intégralLin, Chih-Hsu, et Olivier Lichtarge. « Using interpretable deep learning to model cancer dependencies ». Bioinformatics 37, no 17 (27 mai 2021) : 2675–81. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btab137.
Texte intégralLiao, WangMin, BeiJi Zou, RongChang Zhao, YuanQiong Chen, ZhiYou He et MengJie Zhou. « Clinical Interpretable Deep Learning Model for Glaucoma Diagnosis ». IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 24, no 5 (mai 2020) : 1405–12. http://dx.doi.org/10.1109/jbhi.2019.2949075.
Texte intégralMatsubara, Takashi. « Bayesian deep learning : A model-based interpretable approach ». Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE 11, no 1 (2020) : 16–35. http://dx.doi.org/10.1587/nolta.11.16.
Texte intégralLiu, Yi, Kenneth Barr et John Reinitz. « Fully interpretable deep learning model of transcriptional control ». Bioinformatics 36, Supplement_1 (1 juillet 2020) : i499—i507. http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btaa506.
Texte intégralBrinkrolf, Johannes, et Barbara Hammer. « Interpretable machine learning with reject option ». at - Automatisierungstechnik 66, no 4 (25 avril 2018) : 283–90. http://dx.doi.org/10.1515/auto-2017-0123.
Texte intégralZinemanas, Pablo, Martín Rocamora, Marius Miron, Frederic Font et Xavier Serra. « An Interpretable Deep Learning Model for Automatic Sound Classification ». Electronics 10, no 7 (2 avril 2021) : 850. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10070850.
Texte intégralGagne II, David John, Sue Ellen Haupt, Douglas W. Nychka et Gregory Thompson. « Interpretable Deep Learning for Spatial Analysis of Severe Hailstorms ». Monthly Weather Review 147, no 8 (17 juillet 2019) : 2827–45. http://dx.doi.org/10.1175/mwr-d-18-0316.1.
Texte intégralAbdel-Basset, Mohamed, Hossam Hawash, Khalid Abdulaziz Alnowibet, Ali Wagdy Mohamed et Karam M. Sallam. « Interpretable Deep Learning for Discriminating Pneumonia from Lung Ultrasounds ». Mathematics 10, no 21 (6 novembre 2022) : 4153. http://dx.doi.org/10.3390/math10214153.
Texte intégralBang, Seojin, Pengtao Xie, Heewook Lee, Wei Wu et Eric Xing. « Explaining A Black-box By Using A Deep Variational Information Bottleneck Approach ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 13 (18 mai 2021) : 11396–404. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i13.17358.
Texte intégralXu, Lingfeng, Julie Liss et Visar Berisha. « Dysarthria detection based on a deep learning model with a clinically-interpretable layer ». JASA Express Letters 3, no 1 (janvier 2023) : 015201. http://dx.doi.org/10.1121/10.0016833.
Texte intégralAn, Junkang, Yiwan Zhang et Inwhee Joe. « Specific-Input LIME Explanations for Tabular Data Based on Deep Learning Models ». Applied Sciences 13, no 15 (29 juillet 2023) : 8782. http://dx.doi.org/10.3390/app13158782.
Texte intégralWei, Kaihua, Bojian Chen, Jingcheng Zhang, Shanhui Fan, Kaihua Wu, Guangyu Liu et Dongmei Chen. « Explainable Deep Learning Study for Leaf Disease Classification ». Agronomy 12, no 5 (26 avril 2022) : 1035. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy12051035.
Texte intégralWei, Kaihua, Bojian Chen, Jingcheng Zhang, Shanhui Fan, Kaihua Wu, Guangyu Liu et Dongmei Chen. « Explainable Deep Learning Study for Leaf Disease Classification ». Agronomy 12, no 5 (26 avril 2022) : 1035. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy12051035.
Texte intégralWei, Kaihua, Bojian Chen, Jingcheng Zhang, Shanhui Fan, Kaihua Wu, Guangyu Liu et Dongmei Chen. « Explainable Deep Learning Study for Leaf Disease Classification ». Agronomy 12, no 5 (26 avril 2022) : 1035. http://dx.doi.org/10.3390/agronomy12051035.
Texte intégralMonje, Leticia, Ramón A. Carrasco, Carlos Rosado et Manuel Sánchez-Montañés. « Deep Learning XAI for Bus Passenger Forecasting : A Use Case in Spain ». Mathematics 10, no 9 (23 avril 2022) : 1428. http://dx.doi.org/10.3390/math10091428.
Texte intégralZhang, Dongdong, Samuel Yang, Xiaohui Yuan et Ping Zhang. « Interpretable deep learning for automatic diagnosis of 12-lead electrocardiogram ». iScience 24, no 4 (avril 2021) : 102373. http://dx.doi.org/10.1016/j.isci.2021.102373.
Texte intégralFisher, Thomas, Harry Gibson, Yunzhe Liu, Moloud Abdar, Marius Posa, Gholamreza Salimi-Khorshidi, Abdelaali Hassaine, Yutong Cai, Kazem Rahimi et Mohammad Mamouei. « Uncertainty-Aware Interpretable Deep Learning for Slum Mapping and Monitoring ». Remote Sensing 14, no 13 (26 juin 2022) : 3072. http://dx.doi.org/10.3390/rs14133072.
Texte intégralZokaeinikoo, M., X. Li et M. Yang. « An interpretable deep learning model to predict symptomatic knee osteoarthritis ». Osteoarthritis and Cartilage 29 (avril 2021) : S354. http://dx.doi.org/10.1016/j.joca.2021.02.459.
Texte intégralWang, Jilong, Rui Li, Renfa Li, Bin Fu et Danny Z. Chen. « HMCKRAutoEncoder : An Interpretable Deep Learning Framework for Time Series Analysis ». IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing 10, no 1 (1 janvier 2022) : 99–111. http://dx.doi.org/10.1109/tetc.2022.3143154.
Texte intégralde la Torre, Jordi, Aida Valls et Domenec Puig. « A deep learning interpretable classifier for diabetic retinopathy disease grading ». Neurocomputing 396 (juillet 2020) : 465–76. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2018.07.102.
Texte intégralZhang, Zizhao, Pingjun Chen, Mason McGough, Fuyong Xing, Chunbao Wang, Marilyn Bui, Yuanpu Xie et al. « Pathologist-level interpretable whole-slide cancer diagnosis with deep learning ». Nature Machine Intelligence 1, no 5 (mai 2019) : 236–45. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-019-0052-1.
Texte intégralRampal, Neelesh, Tom Shand, Adam Wooler et Christo Rautenbach. « Interpretable Deep Learning Applied to Rip Current Detection and Localization ». Remote Sensing 14, no 23 (29 novembre 2022) : 6048. http://dx.doi.org/10.3390/rs14236048.
Texte intégralHua, Xinyun, Lei Cheng, Ting Zhang et Jianlong Li. « Interpretable deep dictionary learning for sound speed profiles with uncertainties ». Journal of the Acoustical Society of America 153, no 2 (février 2023) : 877–94. http://dx.doi.org/10.1121/10.0017099.
Texte intégralSchmid, Ute, et Bettina Finzel. « Mutual Explanations for Cooperative Decision Making in Medicine ». KI - Künstliche Intelligenz 34, no 2 (10 janvier 2020) : 227–33. http://dx.doi.org/10.1007/s13218-020-00633-2.
Texte intégralSieusahai, Alexander, et Matthew Guzdial. « Explaining Deep Reinforcement Learning Agents in the Atari Domain through a Surrogate Model ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment 17, no 1 (4 octobre 2021) : 82–90. http://dx.doi.org/10.1609/aiide.v17i1.18894.
Texte intégralR. S. Deshpande, P. V. Ambatkar. « Interpretable Deep Learning Models : Enhancing Transparency and Trustworthiness in Explainable AI ». Proceeding International Conference on Science and Engineering 11, no 1 (18 février 2023) : 1352–63. http://dx.doi.org/10.52783/cienceng.v11i1.286.
Texte intégralLi, Wentian, Xidong Feng, Haotian An, Xiang Yao Ng et Yu-Jin Zhang. « MRI Reconstruction with Interpretable Pixel-Wise Operations Using Reinforcement Learning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 01 (3 avril 2020) : 792–99. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5423.
Texte intégralVerma, Abhinav. « Verifiable and Interpretable Reinforcement Learning through Program Synthesis ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 9902–3. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019902.
Texte intégralLyu, Daoming, Fangkai Yang, Bo Liu et Steven Gustafson. « SDRL : Interpretable and Data-Efficient Deep Reinforcement Learning Leveraging Symbolic Planning ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 2970–77. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33012970.
Texte intégralZhang, Ting-He, Md Musaddaqul Hasib, Yu-Chiao Chiu, Zhi-Feng Han, Yu-Fang Jin, Mario Flores, Yidong Chen et Yufei Huang. « Transformer for Gene Expression Modeling (T-GEM) : An Interpretable Deep Learning Model for Gene Expression-Based Phenotype Predictions ». Cancers 14, no 19 (29 septembre 2022) : 4763. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14194763.
Texte intégralMichau, Gabriel, Chi-Ching Hsu et Olga Fink. « Interpretable Detection of Partial Discharge in Power Lines with Deep Learning ». Sensors 21, no 6 (19 mars 2021) : 2154. http://dx.doi.org/10.3390/s21062154.
Texte intégralMonga, Vishal, Yuelong Li et Yonina C. Eldar. « Algorithm Unrolling : Interpretable, Efficient Deep Learning for Signal and Image Processing ». IEEE Signal Processing Magazine 38, no 2 (mars 2021) : 18–44. http://dx.doi.org/10.1109/msp.2020.3016905.
Texte intégralIsleyen, Ergin, Sebnem Duzgun et R. McKell Carter. « Interpretable deep learning for roof fall hazard detection in underground mines ». Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 13, no 6 (décembre 2021) : 1246–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.jrmge.2021.09.005.
Texte intégralVinuesa, Ricardo, et Beril Sirmacek. « Interpretable deep-learning models to help achieve the Sustainable Development Goals ». Nature Machine Intelligence 3, no 11 (novembre 2021) : 926. http://dx.doi.org/10.1038/s42256-021-00414-y.
Texte intégralHammelman, Jennifer, et David K. Gifford. « Discovering differential genome sequence activity with interpretable and efficient deep learning ». PLOS Computational Biology 17, no 8 (9 août 2021) : e1009282. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009282.
Texte intégralZia, Tehseen, Nauman Bashir, Mirza Ahsan Ullah et Shakeeb Murtaza. « SoFTNet : A concept-controlled deep learning architecture for interpretable image classification ». Knowledge-Based Systems 240 (mars 2022) : 108066. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2021.108066.
Texte intégralGao, Xinjian, Tingting Mu, John Yannis Goulermas, Jeyarajan Thiyagalingam et Meng Wang. « An Interpretable Deep Architecture for Similarity Learning Built Upon Hierarchical Concepts ». IEEE Transactions on Image Processing 29 (2020) : 3911–26. http://dx.doi.org/10.1109/tip.2020.2965275.
Texte intégralCaicedo-Torres, William, et Jairo Gutierrez. « ISeeU : Visually interpretable deep learning for mortality prediction inside the ICU ». Journal of Biomedical Informatics 98 (octobre 2019) : 103269. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2019.103269.
Texte intégralAtutxa, Aitziber, Arantza Díaz de Ilarraza, Koldo Gojenola, Maite Oronoz et Olatz Perez-de-Viñaspre. « Interpretable deep learning to map diagnostic texts to ICD-10 codes ». International Journal of Medical Informatics 129 (septembre 2019) : 49–59. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2019.05.015.
Texte intégralAbid, Firas Ben, Marwen Sallem et Ahmed Braham. « Robust Interpretable Deep Learning for Intelligent Fault Diagnosis of Induction Motors ». IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 69, no 6 (juin 2020) : 3506–15. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2019.2932162.
Texte intégralJha, Manoj, Akshay Kumar Kawale et Chandan Kumar Verma. « Interpretable Model for Antibiotic Resistance Prediction in Bacteria using Deep Learning ». Biomedical and Pharmacology Journal 10, no 4 (25 décembre 2017) : 1963–68. http://dx.doi.org/10.13005/bpj/1316.
Texte intégralShamsuzzaman, Md. « Explainable and Interpretable Deep Learning Models ». Global Journal of Engineering Sciences 5, no 5 (9 juin 2020). http://dx.doi.org/10.33552/gjes.2020.05.000621.
Texte intégralAhsan, Md Manjurul, Md Shahin Ali, Md Mehedi Hassan, Tareque Abu Abdullah, Kishor Datta Gupta, Ulas Bagci, Chetna Kaushal et Naglaa F. Soliman. « Monkeypox Diagnosis with Interpretable Deep Learning ». IEEE Access, 2023, 1. http://dx.doi.org/10.1109/access.2023.3300793.
Texte intégralDelaunay, Antoine, et Hannah M. Christensen. « Interpretable Deep Learning for Probabilistic MJO Prediction ». Geophysical Research Letters, 24 août 2022. http://dx.doi.org/10.1029/2022gl098566.
Texte intégralAhn, Daehwan, Dokyun Lee et Kartik Hosanagar. « Interpretable Deep Learning Approach to Churn Management ». SSRN Electronic Journal, 2020. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3981160.
Texte intégral