Machine learningDeep learning / NLP / CV

Explainable Multilayer Perceptron

एक Explainable Multilayer Perceptron (XMLP) एक मानक फीडफॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क है जिसे बैकप्रॉपैगेशन के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, और इसे पोस्ट-हॉक व्याख्यात्मक तकनीकों — जैसे SHAP मान, LIME, या इंटीग्रेटेड ग्रेडिएंट्स — से संवर्धित किया जाता है, जो प्रत्येक भविष्यवाणी को व्यक्तिगत इनपुट विशेषताओं के लिए उत्तरदायी ठहराती हैं। यह संयोजन MLP की सन्निकटन शक्ति को बनाए रखता है, साथ ही विनियमित या उच्च-दांव वाले डोमेन में आम पारदर्शिता आवश्यकताओं को भी पूरा करता है।

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स्रोत

  1. Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link
  2. Explainable artificial intelligence. Wikipedia. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Multilayer Perceptron (MLP with Post-hoc Interpretability). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-multilayer-perceptron

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ScholarGateExplainable Multilayer Perceptron (Explainable Multilayer Perceptron (MLP with Post-hoc Interpretability)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-multilayer-perceptron · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026