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    Titel :

    ENHANCING NEURAL NETWORK EXPLAINABILITY WITH VARIATIONAL AUTOENCODERS


    Beteiligte:
    Tran, Loc (Autor:in) / Dolph, Chester (Autor:in) / Zhao, Derek (Autor:in)

    Kongress:

    AIAA SciTech Forum and Exposition ; 2021 ; Online



    Erscheinungsdatum :

    2021


    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Englisch



    Enhancing Neural Network Explainability with Variational Autoencoders

    Tran, Loc / Dolph, Chester / Zhao, Derek | AIAA | 2021



    Variational Autoencoders

    Ghojogh, Benyamin / Crowley, Mark / Karray, Fakhri et al. | Springer Verlag | 2022


    Deep Tracking Portfolios Using Autoencoders and Variational Autoencoders

    Urrego, Daniel Aragón / Nieto, Oscar Eduardo Reyes / Quimbayo, Carlos Andrés Zapata | Springer Verlag | 2024


    Certifiably Robust Variational Autoencoders

    Barrett, Ben / Camuto, Alexander / Willetts, Matthew et al. | ArXiv | 2021

    Freier Zugriff