Erklärbares Diffusionsmodell
Ein erklärbares Diffusionsmodell koppelt ein Denoising-Diffusions-Wahrscheinlichkeitsmodell mit Post-hoc- oder intrinsischen Erklärbarkeitsverfahren – wie SHAP, gradientenbasierter Salienz, Aufmerksamkeitsanalyse oder konzeptbasiertem Probing –, sodass jede generative oder prädiktive Entscheidung auditiert und begründet werden kann, anstatt als Black Box behandelt zu werden.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Diffusion Model (XAI-Augmented Denoising Diffusion Probabilistic Model). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/explainable-diffusion-model
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