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 Disentangled Explanations of Neural Network Predictions by Finding Relevant Subspaces 通过寻找相关子空间来解开神经网络预测的解释
相关领域
线性子空间
计算机科学
子空间拓扑
人工智能
代表（政治）
机器学习
相关性（法律）
不变（物理）
主成分分析
特征（语言学）
人工神经网络
模式识别（心理学）
数学
政治
哲学
语言学
数学物理
法学
政治学
几何学
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| 其它 |
期刊：arXiv (Cornell University) 作者：Pattarawat Chormai; Jan Herrmann; Klaus‐Robert Müller; Grégoire Montavon 出版日期：2022-01-01 |
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