Machine learningDeep learning / NLP / CV

Объяснимый многослойный персептрон

Объяснимый многослойный персептрон (Explainable Multilayer Perceptron, XMLP) — это стандартная нейронная сеть прямого распространения, обученная методом обратного распространения ошибки, дополненная методами пост-хок интерпретируемости — такими как значения SHAP, LIME или интегрированные градиенты — которые относят каждый прогноз к отдельным входным признакам. Такая комбинация сохраняет аппроксимирующую способность MLP, удовлетворяя при этом требованиям прозрачности, распространенным в регулируемых или критически важных областях.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateExplainable Multilayer Perceptron (Explainable Multilayer Perceptron (MLP with Post-hoc Interpretability)). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/deep-learning/explainable-multilayer-perceptron · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026