文献
J-GLOBAL ID:202202243383153136
整理番号:22A0567442
精度と解釈可能性の両方を達成するためのスパース局所線形モデルのニューラルジェネレータ【JST・京大機械翻訳】
Neural generators of sparse local linear models for achieving both accuracy and interpretability
著者 (2件):
Yoshikawa Yuya
(Software Technology and Artificial Intelligence Research Laboratory, Chiba Institute of Technology, 2-17-1 Tsudanuma, Narashino, 275-0016, Chiba, Japan)
,
Iwata Tomoharu
(NTT Communication Science Laboratories, 2-4 Hikaridai, Sorakugun, Seikacho, 619-0237, Kyoto, Japan)
資料名:
Information Fusion
(Information Fusion)
巻:
81
ページ:
116-128
発行年:
2022年
JST資料番号:
W3167A
ISSN:
1566-2535
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
オランダ (NLD)
言語:
英語 (EN)