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可解释深度学习
| 著者 | 司念文等著 |
| ISBN | 9787121521911 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 丛书名 | — |
| 出版年 | 2026.02 |
| 页码 | 101页 |
| 价格 | ¥89.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
9.7/10
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📝 内容简介
本书围绕经典深度神经网络的可解释性问题，系统归纳并介绍了当前主流的可解释性方法，分为基础篇、方法篇和前沿篇。基础篇(第1、2章)概述了深度学习和可解释深度学习的基本概念与发展现状；方法篇(第3-7章)详细介绍了5种经典的可解释深度学习方法，涵盖方法原理分析和代码实现；前沿篇(第8、9章)探讨了可解释性研究领域的对抗攻击与防御方法。
🏛️ 本馆馆藏信息
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