A Novel Explanation Against Linear Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Lakkapragada, Anish |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Using physics-inspired Singular Learning Theory to understand grokking & other phase transitions in modern neural networks
von: Lakkapragada, Anish
Veröffentlicht: (2025)
von: Lakkapragada, Anish
Veröffentlicht: (2025)
Exponential Family Discriminant Analysis: Generalizing LDA-Style Generative Classification to Non-Gaussian Models
von: Lakkapragada, Anish
Veröffentlicht: (2026)
von: Lakkapragada, Anish
Veröffentlicht: (2026)
Comprehensive OOD Detection Improvements
von: Lakkapragada, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lakkapragada, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CosmicFish-HRM: Adaptive Reasoning via Hierarchical Recurrent Mechanisms in Compact Language Models
von: Lakkapragada, Venkat Akhil
Veröffentlicht: (2026)
von: Lakkapragada, Venkat Akhil
Veröffentlicht: (2026)
SEEN: Sharpening Explanations for Graph Neural Networks using Explanations from Neighborhoods
von: Cho, Hyeoncheol, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Cho, Hyeoncheol, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Graph Neural Network Explanations are Fragile
von: Li, Jiate, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Jiate, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Faster Verified Explanations for Neural Networks
von: De Palma, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: De Palma, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Identifying Backdoored Graphs in Graph Neural Network Training: An Explanation-Based Approach with Novel Metrics
von: Downer, Jane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Downer, Jane, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Revealing Vulnerabilities of Neural Networks in Parameter Learning and Defense Against Explanation-Aware Backdoors
von: Kadir, Md Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kadir, Md Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2024)
View-based Explanations for Graph Neural Networks
von: Chen, Tingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Tingyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Is Your Explanation Reliable: Confidence-Aware Explanation on Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Jiaxing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Space Explanations of Neural Network Classification
von: Labbaf, Faezeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Labbaf, Faezeh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ignoring Directionality Leads to Compromised Graph Neural Network Explanations
von: Sun, Changsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sun, Changsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can Subgraph Explanations Be Weaponized to Steal Graph Neural Networks?
von: Nimase, Ojas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nimase, Ojas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The GECo algorithm for Graph Neural Networks Explanation
von: Calderaro, Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Calderaro, Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Regularizing Explanations in Bayesian Convolutional Neural Networks
von: Bekkemoen, Yanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Bekkemoen, Yanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Pathwise Explanation of ReLU Neural Networks
von: Lim, Seongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lim, Seongwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
B-SMALL: A Bayesian Neural Network approach to Sparse Model-Agnostic Meta-Learning
von: Madan, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Madan, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2021)
GIN-Graph: A Generative Interpretation Network for Model-Level Explanation of Graph Neural Networks
von: Yue, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yue, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Faithful and Efficient Explanations for Neural Networks via Neural Tangent Kernel Surrogate Models
von: Engel, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Engel, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Counterfactual Explanations for Hypergraph Neural Networks
von: Veglianti, Fabiano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Veglianti, Fabiano, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Attribution Explanations for Deep Neural Networks: A Theoretical Perspective
von: Deng, Huiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Deng, Huiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Model of Causal Explanation on Neural Networks for Tabular Data
von: Isozaki, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Isozaki, Takashi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Counterfactual Explanations for Linear Optimization
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kurtz, Jannis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Uncertainty-Aware Explanations Through Probabilistic Self-Explainable Neural Networks
von: Vadillo, Jon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vadillo, Jon, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Explaining Hypergraph Neural Networks: From Local Explanations to Global Concepts
von: Su, Shiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Su, Shiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph Neural Network Causal Explanation via Neural Causal Models
von: Behnam, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Behnam, Arman, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Local Neighborhood-based Neural Networks for MR Image Reconstruction from Undersampled Data
von: Liang, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Liang, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Uncertainty Quantification for Gradient-based Explanations in Neural Networks
von: Mulye, Mihir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mulye, Mihir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Game-theoretic Counterfactual Explanation for Graph Neural Networks
von: Chhablani, Chirag, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chhablani, Chirag, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FAME: Formal Abstract Minimal Explanation for Neural Networks
von: Boumazouza, Ryma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Boumazouza, Ryma, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Beyond Edge Deletion: A Comprehensive Approach to Counterfactual Explanation in Graph Neural Networks
von: De Sanctis, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: De Sanctis, Matteo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
How Explanations Leak the Decision Logic: Stealing Graph Neural Networks via Explanation Alignment
von: Ma, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GRExplainer: A Universal Explanation Method for Temporal Graph Neural Networks
von: Li, Xuyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xuyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RAW-Explainer: Post-hoc Explanations of Graph Neural Networks on Knowledge Graphs
von: Kubo, Ryoji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kubo, Ryoji, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iterative Graph Neural Network Enhancement via Frequent Subgraph Mining of Explanations
von: Naik, Harish G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Naik, Harish G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Sparse Explanations of Neural Networks Using Pruned Layer-Wise Relevance Propagation
von: Sarmiento, Paulo Yanez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sarmiento, Paulo Yanez, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quantifying Explanation Quality in Graph Neural Networks using Out-of-Distribution Generalization
von: Zhang, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Ding, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Self-explaining Neural Network with Concept-based Explanations for ICU Mortality Prediction
von: Kumar, Sayantan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Kumar, Sayantan, et al.
Veröffentlicht: (2021)
Efficiently Transforming Neural Networks into Decision Trees: A Path to Ground Truth Explanations with RENTT
von: Monke, Helena, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Monke, Helena, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Using physics-inspired Singular Learning Theory to understand grokking & other phase transitions in modern neural networks
von: Lakkapragada, Anish
Veröffentlicht: (2025) -
Exponential Family Discriminant Analysis: Generalizing LDA-Style Generative Classification to Non-Gaussian Models
von: Lakkapragada, Anish
Veröffentlicht: (2026) -
Comprehensive OOD Detection Improvements
von: Lakkapragada, Anish, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
CosmicFish-HRM: Adaptive Reasoning via Hierarchical Recurrent Mechanisms in Compact Language Models
von: Lakkapragada, Venkat Akhil
Veröffentlicht: (2026) -
SEEN: Sharpening Explanations for Graph Neural Networks using Explanations from Neighborhoods
von: Cho, Hyeoncheol, et al.
Veröffentlicht: (2021)