[发明专利]用于神经网络的全局解释的方法和系统在审
| 申请号： | 202211616803.0 | 申请日： | 2022-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN116415620A | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | W.A.法罗奇;E.施密特;J.格里尔 | 申请（专利权）人： | SAP欧洲公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 邵亚丽 |
| 地址： | 德国瓦*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 神经网络模型的层被顺序遍历一次或多次，同时每次基于神经网络模型的神经元权重和神经元偏置生成多个相关性分数。多个相关性分数中的每个相关性分数量化层序列的较低层中的神经元与层序列的较高层的相关性。可以从在一次或多次中生成的多个相关性分数填充一个或多个相关性向量。每个相关性向量中的每个相关性分数量化输入特征之一与神经网络模型被训练以执行的任务的相关性。基于一个或多个相关性向量，将神经网络的行为的解释生成为整体。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 神经网络 全局 解释 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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