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共用-41412020303-可解释性知识推理技术

发布时间:2018-08-07
基本信息
项目编号 41412020303 项目类型 共性技术
专业领域
功能用途
应用背景: 研究目标:针对常用的深度学习神经网络结构、强化学习多序列决策模型,面向目标检测识别智能系统常用的CNN网络,开展CNN网络表征的可视化、CNN网络表征诊断、CNN网络可分离式表征编码、网络可解释性评估标准等研究,突破关键技术,探索深度学习智能系统的内在数学机理,构建可解释性深度学习技术,给出智能系统决策的可视化依据,使用户可以直观理解智能系统行为的原因,构造具有可解释性的人机交互原型系统。技术成熟度:4级。
主要指标
主要技术指标: (1)有效的CNN网络可视化方法不少于1种; (2)有效的CNN网络表征诊断方法不少于1种; (3)支持CNN网络目标关键部位的可分离式表征编码; (4)CNN网络可解释性评估标准1套。 进度要求:2018年-2020年。 成果形式:研究报告、软件、专利、原型系统。 单个项目经费限额:290万元。 拟支持单位数:2。
开始申报时间:   2018-09-05        结束申报时间:   2018-09-07
该项目请线下申报
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