文件名称：MinDS模型的matlab代码-lrp_toolbox:LRP工具箱为支持Matlab和Python的人工神经网络提供了简单且可访问的LRP
文件大小：300.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-08 15:38:14
系统开源
MinDS模型的matlab代码用于人工神经网络的LRP工具箱（1.3.1） 分层相关传播（LRP）算法通过使用学习到的模型本身的拓扑结构，通过将相关性得分分配给输入的重要组成部分，来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP工具箱为支持Matlab和python的人工神经网络提供了简单且可访问的LRP独立实现。 工具箱实现了Caffe深度学习框架的LRP功能，作为10/2015年发布的Caffe源代码的扩展。 Matlab和python的实现旨在用作沙箱或游乐场，以使用户熟悉LRP算法，因此在实现时要牢记可读性和透明性。 可以使用原始文本格式，Matlab的.mat文件和python / numpy / cupy的.npy格式导入和导出模型和数据。 请参阅实际中的LRP工具箱 要在浏览器中尝试基于python的MNIST演示或基于Caffe的ImageNet演示，请单击相应的面板： MNIST 图片 文本 一个基于神经网络的简单LRP演示，该神经网络预测了手写数字并使用MNIST数据集进行了训练。 基于使用Caffe实现的神经网络的更复杂的LRP演示。 神经网络预测图片的内容。 解