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深度学习
《Interpretability in Deep Learning》（深度学习中的可解释性）作者是Ayush Somani, Alexander Horsch, Dilip K. Prasad
书中首先介绍了深度学习的背景和动机，然后全面介绍了深度学习模型可解释性的最新研究工具，特别关注神经网络架构。内容涵盖了计算机视觉、模式识别和深度学习领域的顶级会议和期刊。此外，书中还包括了来自不同领域的应用导向文章的多个案例研究，如计算机视觉、光学和自然语言处理。
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