[发明专利]用于可解释人工智能的神经网络特征的影响的映射和量化在审
| 申请号： | 201911391499.2 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111507457A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | K·杜什 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 黄嵩泉;何焜 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 实施例涉及用于可解释的人工智能的神经网络特征的映射和量化。一个或多个存储介质的实施例包括用于评估神经网络中的较低层级特征对较高层级特征的贡献的指令，该评估包括以下一项或多项：标识较低层级特征与较高层级特征之间的链接，以及量化较低层级特征对较高层级特征的贡献。一个或多个存储介质的实施例包括用于以下项的指令：确定来自一个或多个特征对神经网络的一个或多个推断决策的支持；确定对推断决策中的每一个推断决策的支持强度；至少部分地基于所确定的支持强度，来标识具有低稳定性的一个或多个推断决策；以及重新评估被标识为具有低稳定性的推断决策。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 可解释 人工智能 神经网络 特征 影响 映射 量化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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