Vers une interprétabilité combinatoire du calcul neuronal

Aperçu

Programme

• Introduction à l'interprétabilité des réseaux de neurones
Aperçu des techniques d'interprétabilité actuelles
Importance et défis de l'interprétabilité dans l'IA
• Fondamentaux de l'interprétabilité combinatoire
Définition et concepts des approches combinatoires en interprétation
Contexte historique et développement des méthodes combinatoires
• L'hypothèse de codage du canal de caractéristiques
Introduction à l'hypothèse
Fondement théorique et signification
• Réseaux de neurones et expressions booléennes
Comment les réseaux de neurones représentent et calculent des fonctions booléennes
Études de cas et exemples de calcul booléen dans les réseaux de neurones
• Interférence de code dans les réseaux de neurones
Définition et analyse de l'interférence de code
Identification des limitations naturelles dues à l'interférence
• Méthodes pour atténuer l'interférence de code
Techniques et stratégies pour réduire les effets d'interférence
Applications pratiques et études de cas
• Approches expérimentales et outils
Outils et méthodologies pour les tests combinatoires
Conception expérimentale pour évaluer l'interprétabilité
• Techniques avancées en interprétabilité combinatoire
Exploration des recherches et approches de pointe
Intégration des méthodes combinatoires avec d'autres stratégies d'interprétabilité
• Études de cas et applications
Applications pratiques de l'interprétabilité combinatoire
Analyse approfondie des déploiements réussis et résultats
• Orientations futures dans l'interprétabilité de la computation neuronale
Tendances émergentes et opportunités de recherche
Questions ouvertes et domaines potentiels d'innovation
• Projet final et présentations
Lignes directrices et objectifs pour le projet final
Présentation des résultats et sessions de retour d'expérience entre pairs

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Sujets

Informatique