Machine learningDeep learning / NLP / CV
설명 가능한 GRU
설명 가능한 GRU는 간결하고 효율적인 순환 신경망 구조인 Gated Recurrent Unit(GRU)에 SHAP, LIME 또는 어텐션 가중치와 같은 설명 가능성 기법을 결합하여 각 예측을 유도한 시간 단계와 특징을 밝혀냅니다. 이는 GRU의 시간적 종속성 포착 능력을 희생하지 않으면서 순차 모델링에 해석 가능성을 부여합니다.
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출처
- Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., & Bengio, Y. (2014). Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. Proceedings of EMNLP 2014, 1724–1734. DOI: 10.3115/v1/D14-1179 ↗
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A Unified Approach to Interpreting Model Predictions. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30, 4765–4774. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gated Recurrent Unit. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/explainable-gru
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