Explainable Variational Autoencoder
An Explainable Variational Autoencoder (XVAE) extends the standard VAE framework with techniques that make its latent space interpretable: disentangling latent dimensions so each corresponds to a human-understandable factor, or post-hoc attribution methods (SHAP, integrated gradients) that trace reconstructions back to input features. It retains the VAE's generative power while adding transparency required in scientific and high-stakes applications.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
- Kingma, D. P., & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). · URL
- Higgins, I., Matthey, L., Pal, A., Burgess, C., Glorot, X., Botvinick, M., Mohamed, S., & Lerchner, A. (2017). beta-VAE: Learning Basic Visual Concepts with a Constrained Variational Framework. In Proceedings of the 5th International Conference on Learning Representations (ICLR 2017). · URL
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.