Machine learningDeep learning / NLP / CV
설명 가능한 LSTM (Explainable LSTM)
설명 가능한 LSTM은 훈련된 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크에 사후 설명 기법(post-hoc interpretability techniques) — 주로 SHAP, LIME, 통합 기울기(integrated gradients), 또는 어텐션 시각화(attention visualization) — 을 결합하여 각 예측을 유도하는 시간 단계(time steps), 토큰(tokens), 또는 특징(features)을 밝혀낸다. 이는 순환 딥러닝(recurrent deep learning)의 정확성과 임상 의사 결정 지원, 사기 탐지, 규제 준수와 같은 중요 영역에서 요구되는 투명성을 연결한다.
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출처
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774. link ↗
- Ribeiro, M. T., Singh, S., & Guestrin, C. (2016). "Why should I trust you?": Explaining the predictions of any classifier. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 1135–1144. DOI: 10.1145/2939672.2939778 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/explainable-lstm
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