CLEVR-X: A Visual Reasoning Dataset for Natural Language Explanations (Englisch)
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In:
xxAI - Beyond Explainable AI
: International Workshop, Held in Conjunction with ICML 2020, July 18, 2020, Vienna, Austria, Revised and Extended Papers
;
Kapitel: 5
;
69-88
;
2022
- Aufsatz/Kapitel (Buch) / Elektronische Ressource
-
Titel:CLEVR-X: A Visual Reasoning Dataset for Natural Language Explanations
-
Weitere Titelangaben:Lect.Notes Computer
-
Beteiligte:Holzinger, Andreas ( Herausgeber:in ) / Goebel, Randy ( Herausgeber:in ) / Fong, Ruth ( Herausgeber:in ) / Moon, Taesup ( Herausgeber:in ) / Müller, Klaus-Robert ( Herausgeber:in ) / Samek, Wojciech ( Herausgeber:in ) / Salewski, Leonard ( Autor:in ) / Koepke, A. Sophia ( Autor:in ) / Lensch, Hendrik P. A. ( Autor:in ) / Akata, Zeynep ( Autor:in )
-
Kongress:International Workshop on Extending Explainable AI Beyond Deep Models and Classifiers ; 2020 ; Vienna, Austria
-
Erschienen in:xxAI - Beyond Explainable AI : International Workshop, Held in Conjunction with ICML 2020, July 18, 2020, Vienna, Austria, Revised and Extended Papers ; Kapitel: 5 ; 69-88Lecture Notes in Computer Science ; 13200 ; 69-88
-
Verlag:
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Erscheinungsort:Cham
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Erscheinungsdatum:17.04.2022
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Format / Umfang:20 pages
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ISBN:
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ISSN:
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DOI:
-
Medientyp:Aufsatz/Kapitel (Buch)
-
Format:Elektronische Ressource
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Sprache:Englisch
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Schlagwörter:
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Lizenzbestimmungen:
-
Datenquelle:
Inhaltsverzeichnis E-Book
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xxAI - Beyond Explainable Artificial IntelligenceHolzinger, Andreas / Goebel, Randy / Fong, Ruth / Moon, Taesup / Müller, Klaus-Robert / Samek, Wojciech et al. | 2022
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Explainable AI Methods - A Brief OverviewHolzinger, Andreas / Saranti, Anna / Molnar, Christoph / Biecek, Przemyslaw / Samek, Wojciech et al. | 2022
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General Pitfalls of Model-Agnostic Interpretation Methods for Machine Learning ModelsMolnar, Christoph / König, Gunnar / Herbinger, Julia / Freiesleben, Timo / Dandl, Susanne / Scholbeck, Christian A. / Casalicchio, Giuseppe / Grosse-Wentrup, Moritz / Bischl, Bernd et al. | 2022
- 5
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CLEVR-X: A Visual Reasoning Dataset for Natural Language ExplanationsSalewski, Leonard / Koepke, A. Sophia / Lensch, Hendrik P. A. / Akata, Zeynep et al. | 2022
- 6
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A Rate-Distortion Framework for Explaining Black-Box Model DecisionsKolek, Stefan / Nguyen, Duc Anh / Levie, Ron / Bruna, Joan / Kutyniok, Gitta et al. | 2022
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Explaining the Predictions of Unsupervised Learning ModelsMontavon, Grégoire / Kauffmann, Jacob / Samek, Wojciech / Müller, Klaus-Robert et al. | 2022
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Towards Causal Algorithmic RecourseKarimi, Amir-Hossein / von Kügelgen, Julius / Schölkopf, Bernhard / Valera, Isabel et al. | 2022
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Interpreting Generative Adversarial Networks for Interactive Image GenerationZhou, Bolei et al. | 2022
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XAI and Strategy Extraction via Reward RedistributionDinu, Marius-Constantin / Hofmarcher, Markus / Patil, Vihang P. / Dorfer, Matthias / Blies, Patrick M. / Brandstetter, Johannes / Arjona-Medina, Jose A. / Hochreiter, Sepp et al. | 2022
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Interpretable, Verifiable, and Robust Reinforcement Learning via Program SynthesisBastani, Osbert / Inala, Jeevana Priya / Solar-Lezama, Armando et al. | 2022
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Interpreting and Improving Deep-Learning Models with Reality ChecksSingh, Chandan / Ha, Wooseok / Yu, Bin et al. | 2022
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Beyond the Visual Analysis of Deep Model SaliencyBargal, Sarah Adel / Zunino, Andrea / Petsiuk, Vitali / Zhang, Jianming / Murino, Vittorio / Sclaroff, Stan / Saenko, Kate et al. | 2022
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ECQ\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$^{\text {x}}$$\end{document}: Explainability-Driven Quantization for Low-Bit and Sparse DNNsBecking, Daniel / Dreyer, Maximilian / Samek, Wojciech / Müller, Karsten / Lapuschkin, Sebastian et al. | 2022
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A Whale’s Tail - Finding the Right Whale in an Uncertain WorldMarcos, Diego / Kierdorf, Jana / Cheeseman, Ted / Tuia, Devis / Roscher, Ribana et al. | 2022
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Explainable Artificial Intelligence in Meteorology and Climate Science: Model Fine-Tuning, Calibrating Trust and Learning New ScienceMamalakis, Antonios / Ebert-Uphoff, Imme / Barnes, Elizabeth A. et al. | 2022
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Varieties of AI Explanations Under the Law. From the GDPR to the AIA, and BeyondHacker, Philipp / Passoth, Jan-Hendrik et al. | 2022
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Towards Explainability for AI FairnessZhou, Jianlong / Chen, Fang / Holzinger, Andreas et al. | 2022
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Logic and Pragmatics in AI ExplanationTsai, Chun-Hua / Carroll, John M. et al. | 2022