Erklärbare LSTM
Explainable LSTM kombiniert ein trainiertes Long Short-Term Memory-Netzwerk mit Post-hoc-Interpretierbarkeitsverfahren – hauptsächlich SHAP, LIME, Integrated Gradients oder Aufmerksamkeitsvisualisierung –, um aufzudecken, welche Zeitschritte, Token oder Merkmale jede Vorhersage treiben. Es schlägt die Brücke zwischen der Genauigkeit des rekurrenten Deep Learning und der Transparenz, die für Hochrisikobereiche wie klinische Entscheidungsunterstützung, Betrugserkennung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gefordert wird.
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Quellen
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link ↗
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). "Why should I trust you?": Explaining the predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135–1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/explainable-lstm
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