DeepMind新成果：通过删除神经元来理解深度学习

来源：人工智能头条（ID：AI_Thinker） 编者按：深度学习算法近年来取得了长足的进展，也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的，神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题，人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络的工作原理，对于解释其决策方式，并建立更强大的系统至关重要。 近日，DeepMind 发布了其关于神经网络可解释性的最新研究成果，他们通过删除网

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