شبکه عصبی بازگشتیِ تبیینپذیر
یک شبکه عصبی بازگشتیِ تبیینپذیر (XAI-RNN) یک معماری استاندارد RNN را با یک روش تفسیرپذیری پسینی (post-hoc) یا ذاتی (intrinsic) - مانند SHAP، LIME، گرادیانهای یکپارچه، یا بصریسازی توجه (attention visualization) - ترکیب میکند تا مشخص شود کدام گامهای زمانی یا توکنهای ورودی بیشترین تأثیر را بر پیشبینیهای ترتیبی مدل دارند، بدون اینکه دقت پیشبینی فدا شود.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Recurrent Neural Network (XAI-augmented RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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.
- LSTM قابل توضیحیادگیری عمیق↔ compare
- ترنسفورمر قابل توضیح (Explainable Transformer)یادگیری عمیق↔ compare
- واحد تکرارشونده گیتدار (GRU)یادگیری عمیق↔ compare
- حافظه طولانی کوتاهمدت (LSTM)یادگیری عمیق↔ compare
- شبکه عصبی بازگشتییادگیری عمیق↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →