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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性非凸、多層隱藏結(jié)構(gòu)、特征矢量化、海量模型參數(shù)等特點(diǎn)，但弱解釋性是限制其理論發(fā)展和實(shí)際應(yīng)用的巨大障礙，因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解釋方法成為當(dāng)前人工智能領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。針對(duì)軍事金融、醫(yī)藥、交通等髙風(fēng)險(xiǎn)決策領(lǐng)域?qū)ι疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性提岀的強(qiáng)烈要求，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絳生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等典型網(wǎng)絡(luò)的解釋方法進(jìn)行分析梳理，總結(jié)并比較現(xiàn)有的解釋方法，同時(shí)結(jié)合目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)其解釋方法的未來(lái)研究方向進(jìn)行展望。
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