Seeking Interpretability and Explainability in Binary Activated Neural Networks

Author:

Leblanc BenjaminORCID,Germain PascalORCID

Publisher

Springer Nature Switzerland

Reference54 articles.

1. Akbilgic, O., Bozdogan, H., Balaban, M.E.: A novel hybrid RBF neural networks model as a forecaster. Stat. Comput. 24, 365–375 (2014)

2. Alizadeh, M., Fernández-Marqués, J., Lane, N.D., Gal, Y.: An empirical study of binary neural networks’ optimisation. In: ICLR. OpenReview.net (2019)

3. Belilovsky, E., Eickenberg, M., Oyallon, E.: Greedy layerwise learning can scale to ImageNet. In: ICML, vol. 97, pp. 583–593. PMLR (2019)

4. Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D., Larochelle, H.: Greedy layer-wise training of deep networks. In: NIPS, pp. 153–160. MIT Press (2006)

5. Bengio, Y., Léonard, N., Courville, A.C.: Estimating or propagating gradients through stochastic neurons for conditional computation. CoRR abs/1308.3432 (2013)

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