Machine learningDeep learning / NLP / CV
الشبكة العصبية التكرارية القابلة للتفسير
تجمع الشبكة العصبية التكرارية القابلة للتفسير (XAI-RNN) بين بنية شبكة عصبية تكرارية قياسية وطريقة تفسير لاحقة أو جوهرية — مثل SHAP أو LIME أو المشتقات المتكاملة أو تصور الانتباه — للكشف عن خطوات الإدخال أو الرموز التي تؤثر بشكل أكبر على تنبؤات النموذج المتسلسلة، دون التضحية بدقة التنبؤ.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Arrieta, A. B., Diaz-Rodriguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., Garcia, S., Gil-Lopez, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82–115. DOI: 10.1016/j.inffus.2019.12.012 ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Recurrent Neural Network (XAI-augmented RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-recurrent-neural-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شرح الذاكرة طويلة المدى (LSTM)التعلم العميق↔ compare
- المحوّل القابل للتفسير (Explainable Transformer)التعلم العميق↔ compare
- وحدة البوابات المتكررة (GRU)التعلم العميق↔ compare
- الذاكرة طويلة قصيرة المدى (LSTM)التعلم العميق↔ compare
- الشبكة العصبية المتكررةالتعلم العميق↔ compare