Глубокие нейронные сети (DNN) - это класс нейронных сетей, которые состоят из нескольких слоев и могут использоваться для решения широкого спектра задач, таких как классификация, распознавание образов, обработка естественного языка и многое другое. Они отличаются от более простых однослойных и многослойных нейронных сетей тем, что содержат большое количество слоев (обычно от нескольких до десятков) и могут обучаться на большом объеме данных. Каждый слой в DNN состоит из множества нейронов, которые могут быть связаны с нейронами в предыдущем и последующем слоях...

Нейронные сети Abstract Deep (DNNs) достигли беспрецедентной производительности по широкому спектру сложных задач, быстро опережая наше понимание природы их решения. Это вызвало недавний всплеск интереса к методам, позволяющим сделать современные нейронные системы более интерпретируемыми. Возникает проблема интерпретируемости современных ДНН с использованием богатой истории описаний проблем, теорий и экспериментальных методов, разработанных когнитивными психологами для изучения человеческого разума...