Trainable and explainable simplicial map neural networks

Author:

Paluzo-Hidalgo EduardoORCID,Gonzalez-Diaz RocioORCID,Gutiérrez-Naranjo Miguel A.ORCID

Funder

Gobierno de España Ministerio de Ciencia e Innovación

European Commission

Publisher

Elsevier BV

Reference18 articles.

1. A global taxonomy of interpretable AI: unifying the terminology for the technical and social sciences;Graziani;Artif. Intell. Rev.,2022

2. Interpretable Machine Learning;Molnar,2022

3. Definitions, methods, and applications in interpretable machine learning;Murdoch;Proc. Natl. Acad. Sci.,2019

4. Two-hidden-layer feed-forward networks are universal approximators: a constructive approach;Paluzo-Hidalgo;Neural Netw.,2020

5. Simplicial-map neural networks robust to adversarial examples;Paluzo-Hidalgo;Mathematics,2021

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