Towards Compact and Explainable Deep Belief Networks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10490935" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10490935 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650547" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650547</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650547" target="_blank" >10.1109/IJCNN60899.2024.10650547</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Towards Compact and Explainable Deep Belief Networks
Popis výsledku v původním jazyce
The article investigates viable opportunities to extract knowledge from Deep Belief Networks and explain it understandably. The so-called confidence rules constitute an elegant means to express quantitative reasoning performed by the network. The paper introduces a new aproach to extracting confidence rules from the networks that allows for an enhanced accuracy of the inference. Compared to rival rule extraction techniques, supporting experiments confirm a significant improvement in inference accuracy obtained with less than one-fifth of the original network weights.
Název v anglickém jazyce
Towards Compact and Explainable Deep Belief Networks
Popis výsledku anglicky
The article investigates viable opportunities to extract knowledge from Deep Belief Networks and explain it understandably. The so-called confidence rules constitute an elegant means to express quantitative reasoning performed by the network. The paper introduces a new aproach to extracting confidence rules from the networks that allows for an enhanced accuracy of the inference. Compared to rival rule extraction techniques, supporting experiments confirm a significant improvement in inference accuracy obtained with less than one-fifth of the original network weights.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
IJCNN 2024 Conference Proceedings
ISBN
979-8-3503-5931-2
ISSN
2161-4393
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
11054-11062
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York, NY
Místo konání akce
Yokohama
Datum konání akce
30. 6. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—