Matlab CNN代码详解可解释的卷积神经网络 python代码已在发布，尽管我的研究小组未实现该代码。 下面的Matlab代码是与论文对应的原始代码。 介绍 本文提出了一种将传统卷积神经网络（CNN）修改为可解释的CNN的方法，以阐明CNN的高卷积层中的知识表示。 在可解释的CNN中，高转换层中的每个过滤器代表某个对象部分。 我们不需要对象部分或纹理的任何注释来监督学习过程。 相反，可解释的CNN在学习过程中会自动在高转换层中为每个过滤器分配一个对象部分。 我们的方法可以应用于具有不同结构的不同类型的CNN。 可解释的CNN中清晰的知识表示可以帮助人们理解CNN内部的逻辑，即，基于CNN做出决定的模式。 实验表明，可解释的CNN中的过滤器比传统CNN中的过滤器在语义上更有意义。 引文 如果使用此代码，请引用以下两篇论文。 张全世，吴应年和朱松春，“可解释的卷积神经网络”，在CVPR 2018中 张全石，王鑫，吴应年，周慧琳和朱松春，“可移植的CNN用于对象分类”，《 IEEE模式分析和机器智能交易》，2020年。DOI：10.1109 / TPAMI.2020.2982882 代码

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一、 名词解释 父类 被直接或间接继承的类。 子类 由已存在的类派生出的新类。 方法覆盖 若子类中的方法与父类中的某一方法具有相同的方法名、返回类型和参数表，则新方法将覆盖原有的方法。 object类 Java程序中所有类的直接或间接父类，类库中的所有类的父类，处在类层次的最高点。 自动装箱 自动将基本数据类型用它对应的引用类型包装起来，使它可以具有对象的特质。 自动拆箱 自动将包装类转换成基本数据类型。 类的访问权限 Java中提供了三个关键字在类的内部设置边界，控制类的访问权限。 public：表示其后的元素对任何人都可以使用。 private：表示其后的元素除了类型的创建者和内部的方法之

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水文地球物理工具箱| Adrien Dimech | 水文地球物理学 Matlab编写代码来准备-处理-可视化和解释石堆的3D延时地球电监测。 随时访问： : 以获取有关我的研究的更多信息，或与我联系以获取更多信息和数据文件： 该存储库的内容： 一，初步办法 01- rock石堆的3D建模（476行） 02- COMSOL桩的3D建模（1172行） 二。 静态测量（2016） 03- 3D地电数据库到RES2D \ 3DINV（638行） 04- RES3DINV反演结果的3D可视化（293行） ii-正向和反向工具箱，带有RES2DMOD / INV和E4D->开发中 三， 延时测量（2017） 05- 3D地电监控的优化协议（1278条线） 06- ABEM Terrameter LS的优化协议（2158行） IV。 数据处理和反演 07-水文地质数据库处理（988行

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