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Making deep neural networks right for the right scientific reasons by interacting with their explanations

Year: 2020

Type: article

Source: Nature Machine Intelligence

DOI: 10.1038/s42256-020-0212-3

Authors: Patrick Schramowski, Wolfgang Stammer, Stefano Teso, Anna Brugger, Franziska Herbert, Xiaoting Shao, Hans-Georg Luigs, Anne-Katrin Mahlein, Kristian Kersting

Institutions: Technische Universität Darmstadt, University of Trento, University of Bonn

Language: English

Topic: Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Subfield: Artificial Intelligence

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: green

Funders: European Commission, Deutsche Forschungsgemeinschaft, Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft, Bundesamt für Landwirtschaft

Awards: G1198078426, G1370813895, EXC 2070: PhenoRob Robotik und Phänotypisierung für Nachhaltige Nutzpflanzenproduktion, Verbundprojekt: 'Deep Phenotyping' von Krankheitsresistenz im Hochdurchsatz anhand von hyperspektralen Sensoren und Data Mining Methoden (DePhenSe) - Teilprojekt 2

OpenAlex ID: W3035989815

FWCI: 11.23

Cites: 70

Cited by: 233

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