可解释的人工智能

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https://github.com/dnyanshwalwadkar/explanable-AI

可解释的人工智能
项目名称：自动编码解释库 （AEE-Lib）
目标和目的：
开发一个 Python 库，为深度学习模型的内部表示生成人类可读的解释，使用户能够理解决策过程和模型输出背后的推理。
为各种深度学习模型提供支持，包括卷积神经网络 （CNN）、递归神经网络 （RNN）、长短期记忆网络 （LSTM）、门控循环单元 （GRU）、变压器和其他流行架构。
开发用户友好的API，允许用户轻松生成和自定义其模型的解释。
提供多种解释技巧和方法，满足不同模型和任务的具体要求。
提供清晰简洁的文档，包括示例和教程，使具有不同专业知识水平的用户可以访问该库。
支持的深度学习模型：
卷积神经网络 （CNN） - 广泛用于图像分类、对象检测和其他计算机视觉任务。递归神经网络 （RNN） - 专为顺序数据而设计，例如时间序列或自然语言处理任务。
长短期记忆网络 （LSTM） 和门控循环单元 （GRU） - 先进的 RNN 架构，可缓解梯度消失问题，提高长序列的性能。
转换器 - 用于各种自然语言处理任务（如机器翻译、问答和情感分析）的强大架构。其他流行的架构和变体，如ResNets，DenseNets和注意力机制，取决于用户需求和该领域的进步。