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9783030722821 - Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools (Studies in Fuzziness and Soft Computing, Band 408) von Dombi, József; Csiszár, O... (4 Ergebnisse)
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Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools (Studies in Fuzziness and Soft Computing)
Buch 174 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools
Buch 174 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
ISBN 10: 3030722821 ISBN 13: 9783030722821
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools | József Dombi (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Fuzziness and Soft Computing | xxi | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030722821 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Explainable Neural Networks Based on Fuzzy Logic and Multi-criteria Decision Tools
Buch 174 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2022
ISBN 10: 3030722821 ISBN 13: 9783030722821
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The research presented in this book shows how combining deep neural networks with a special class of fuzzy logical rules and multi-criteria decision tools can make deep neural networks more interpretable - and even, in many cases, more efficient.Fuzzy logic together with multi-criteria decision-making tools provides very powerful tools for modeling human thinking. Based on their common theoretical basis, we propose a consistent framework for modeling human thinking by using the tools of all three fields: fuzzy logic, multi-criteria decision-making, and deep learning to help reduce the black-box nature of neural models; a challenge that is of vital importance to the whole research community.
