Machine learningDeep learning / NLP / CV

설명 가능한 순환 신경망

설명 가능한 순환 신경망(XAI-RNN)은 표준 RNN 아키텍처에 사후 또는 내재적 해석 가능성 방법(SHAP, LIME, 통합 기울기 또는 주의 시각화 등)을 결합하여 예측 정확도를 희생하지 않으면서 어떤 입력 시간 단계 또는 토큰이 모델의 순차적 예측에 가장 큰 영향을 미치는지 밝힙니다.

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설명 가능한 순환 신경망

설명 가능한 LSTM (Explainable…설명 가능한 트랜스포머 Gated Recurrent Unit (GR…Long Short-Term Memory (…순환 신경망 설명 가능한 BERT 기반 분류 설명 가능한 GRU 설명 가능한 문장 임베딩

출처

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 ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Recurrent Neural Network (XAI-augmented RNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/explainable-recurrent-neural-network

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설명 가능한 LSTM (Explainable LSTM)딥러닝↔ compare
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Long Short-Term Memory (LSTM)딥러닝↔ compare
순환 신경망딥러닝↔ compare

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설명 가능한 BERT 기반 분류 설명 가능한 GRU 설명 가능한 LSTM (Explainable LSTM)설명 가능한 문장 임베딩

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