NeurIPS 2019：两种视角带你了解网络可解释性的研究和进展
以下就两篇论文从两种不同的角度来描述研究者们对于泛化能力的理解和解释。论文 1：Intrinsic dimension of data representations in deep neural networks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.12784v1.pdf对于一个深度网络，网络通过多层神经层渐进的转换输入，这其中的几何解释应该是什么样的呢？本文的作者通....
神经网络可解释性、深度学习新方法， 2020 年有哪些势不可挡的研究趋势？
云栖号：https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 今天是 2020 年第一天！ 作为 2019 年最后一场重量级的人工智能国际学术顶会，NeurIPS 2019 所反映出的一些人工智能研究趋势，例如神经网络可解释性、深度学习新方法、神经科学等等，想必对于大.....
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