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interpretable discriminators
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ICLR
表达性单调神经网络
本文提出一种基于神经网络的单残差连接的加权受限架构,以实现对神经网络输入的任何子集的确切单调依赖,同时控制了神经网络的 Lipschitz 常数,从而提供了鲁棒性,该算法被用于训练强大,鲁棒和可解释的鉴别器,在多个基准测试中均取得了与当前最
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a year ago
IJCAI
将神经学习和符号推理相结合,应用于视觉辨别
提出一种新的问题,即视觉鉴别谜题(VDP),要求发现可解释的鉴别器以按照逻辑规范对图像进行分类,用组合的神经符号框架结合神经网络和符号学习器,实现机器学习模型的合并来处理高级认知任务。
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5 years ago
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