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一种基于抑制不相关特征的神经网络可解释性方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202011445675.9
申请日：
2020-12-08
公开(公告)号：
CN112418408A
公开(公告)日：
2021-02-26
发明(设计)人：
王瑞轩 陶婉莹 庄嘉鑫 邢剑飞 石威 郑伟诗
申请人：
申请人地址：
510275 广东省广州市新港西路135号
IPC主分类号：
G06N304
IPC分类号：
G06N306 G06N308
代理机构：
深圳市创富知识产权代理有限公司 44367
代理人：
苏登
法律状态：
公开
国省代码：
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法律状态
法律状态公告日 法律状态 法律状态信息
2021-02-26 公开 公开
2021-03-16 实质审查的生效 实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/04 申请日:20201208
共 50 条
[1]
一种针对卷积神经网络的可解释性方法及系统 [P]. 
赵月 ;
魏成安 ;
梁瑞刚 ;
陈恺 .
中国专利 :CN117934907A ,2024-04-26
[2]
基于反事实的图神经网络可解释性方法 [P]. 
张熙 ;
刘逸飞 ;
李小勇 ;
吴旭 ;
时金桥 .
中国专利 :CN113269310A ,2021-08-17
[3]
一种基于可解释性神经网络的后门防御方法和装置 [P]. 
范晓兵 ;
秦湛 .
中国专利 :CN117494112A ,2024-02-02
[4]
一种基于卷积神经网络的可解释性的负荷识别方法 [P]. 
王红 ;
苏盈 ;
齐林海 .
中国专利 :CN114841235A ,2022-08-02
[5]
一种基于梯度的图神经网络可解释性分析方法 [P]. 
谢尚晟 ;
鲁鸣鸣 ;
李婷 .
中国专利 :CN110826699A ,2020-02-21
[6]
一种基于神经网络可解释性的自动模型强化方法 [P]. 
顾晶晶 ;
宋昊成 ;
刘阳 .
中国专利 :CN119761453B ,2025-11-21
[7]
一种基于卷积神经网络的可解释性的负荷识别方法 [P]. 
王红 ;
苏盈 ;
齐林海 .
中国专利 :CN114841235B ,2025-12-23
[8]
一种基于神经网络可解释性的自动模型强化方法 [P]. 
顾晶晶 ;
宋昊成 ;
刘阳 .
中国专利 :CN119761453A ,2025-04-04
[9]
基于谱相关增强神经网络可解释性的轴承故障诊断方法 [P]. 
刘涛 ;
李永波 ;
彭怡祥 .
中国专利 :CN120654058A ,2025-09-16
[10]
一种基于深度神经网络模型可解释性的对抗样本防御方法 [P]. 
孔祥维 ;
杨浩 .
中国专利 :CN112364885A ,2021-02-12
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