GNNのXAの実験結果I来てる。なんというか、グラフのままモデル解釈したいシチュエーションがまだまだ先な気がするけど、進化に期待したい。

kyopeco のブックマーク 2023/12/11 13:38

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4746253541695779503/comment/kyopeco" data-user-id="kyopeco" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/engineers.ntt.com/entry/2023/12/11/085715" data-original-href="https://engineers.ntt.com/entry/2023/12/11/085715" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fengineers.ntt.com%2Fentry%2F2023%2F12%2F11%2F085715" data-user-icon="/users/kyopeco/profile.png">グラフニューラルネットワークの予測結果を解釈してみよう - NTT Communications Engineers' Blog</a><br><p style="clear: left">GNNのXAの実験結果I来てる。なんというか、グラフのままモデル解釈したいシチュエーションがまだまだ先な気がするけど、進化に期待したい。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/kyopeco/20231211#bookmark-4746253541695779503"><span class="datetime-body">2023/12/11 13:38</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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グラフニューラルネットワークの予測結果を解釈してみよう - NTT Communications Engineers' Blog

engineers.ntt.com2023/12/11

この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 11日目の記事です。はじめにこんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。今年はAI分野においては LLM1 の話題で持ちき...

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