Erklärbares Rekurrentes Neuronales Netz
Ein Erklärbares Rekurrentes Neuronales Netz (XAI-RNN) kombiniert eine Standard-RNN-Architektur mit einer Post-hoc- oder intrinsischen Interpretierbarkeitsmethode – wie SHAP, LIME, Integrated Gradients oder Aufmerksamkeitsvisualisierung –, um aufzuzeigen, welche Eingabe-Zeitschritte oder Token die sequenziellen Vorhersagen des Modells am stärksten beeinflussen, ohne dabei die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Recurrent Neural Network (XAI-augmented RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/explainable-recurrent-neural-network
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