Wojciech Samek

Процитировано

	Все	Начиная с 2019 г.
Статистика цитирования	38393	35756
h-индекс	69	67
i10-индекс	159	141

9000

4500

2250

6750

2014201520162017201820192020202120222023202496 172 313 521 1136 2344 3778 5477 7177 8415 8368

Общий доступ

Просмотреть все

130 статей

10 статей

доступно

недоступно

На основе финансирования

Соавторы

Klaus-Robert MüllerGoogle DeepMind & TU Berlin & Korea University & Max Planck Institute for Informatics, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене tu-berlin.de
Sebastian LapuschkinHead of Explainable AI, Fraunhofer Heinrich Hertz InstituteПодтвержден адрес электронной почты в домене hhi.fraunhofer.de
Grégoire MontavonGuest professor, Freie Universität BerlinПодтвержден адрес электронной почты в домене fu-berlin.de
Alexander BinderChair Computer Vision, OvGU, Magdeburg, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене ovgu.de
Thomas WiegandProfessor, TU Berlin and Fraunhofer HHI, Berlin, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене tu-berlin.de
Sebastian BosseHead of Interactive & Cognitive Systems, Fraunhofer HHI, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене hhi.fraunhofer.de
Motoaki KawanabeSenior Researcher, Advanced Telecommunications Research Institute InternationalПодтвержден адрес электронной почты в домене atr.jp
Leila ArrasResearch Associate, Fraunhofer HHI, BIFOLD, Berlin, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене hhi.fraunhofer.de
Nils StrodthoffProfessor for eHealth/AI4Health, Oldenburg University, GermanyПодтвержден адрес электронной почты в домене uol.de
Frederick KlauschenInstitute of Pathology, University of Munich (LMU)Подтвержден адрес электронной почты в домене lmu.de
Vignesh SrinivasanFraunhofer HHIПодтвержден адрес электронной почты в домене hhi.fraunhofer.de
Shinichi NakajimaBIFOLD, Technische Universität BerlinПодтвержден адрес электронной почты в домене tu-berlin.de
Carmen VidaurreIkerbasque Research Associate Prof., BCBL & BIFOLD TU-BerlinПодтвержден адрес электронной почты в домене bcbl.eu
Sven DähneAmazonПодтвержден адрес электронной почты в домене amazon.com
Peter EisertProfessor Visual Computing, Humboldt University Berlin, Fraunhofer HHIПодтвержден адрес электронной почты в домене informatik.hu-berlin.de
Arno VillringerDirector, Max Planck SocietyПодтвержден адрес электронной почты в домене cbs.mpg.de
Felix BiessmannEinstein Center Digital Future, Berlin University of Applied SciencesПодтвержден адрес электронной почты в домене bht-berlin.de
Benjamin BlankertzTechnische Universität Berlin, Neurotechnology groupПодтвержден адрес электронной почты в домене tu-berlin.de

Wojciech Samek

Professor at TU Berlin, Head of AI Department at Fraunhofer HHI, BIFOLD Fellow

Подтвержден адрес электронной почты в домене tu-berlin.de - Главная страница

Deep Learning Interpretability Explainable AI Trustworthy AI Federated Learning


Название По числу цитат По году По названию	Процитировано Процитировано	Год
On Pixel-wise Explanations for Non-Linear Classifier Decisions by Layer-wise Relevance Propagation S Bach, A Binder, G Montavon, F Klauschen, KR Müller, W Samek PLOS ONE 10 (7), e0130140, 2015	5197	2015
Methods for interpreting and understanding deep neural networks G Montavon, W Samek, KR Müller Digital Signal Processing 73, 1-15, 2018	3067	2018
Explainable Artificial Intelligence: Understanding, Visualizing and Interpreting Deep Learning Models W Samek, T Wiegand, KR Müller ITU Journal: ICT Discoveries 1 (1), 39-48, 2018	1917	2018
Explaining nonlinear classification decisions with deep taylor decomposition G Montavon, S Lapuschkin, A Binder, W Samek, KR Müller Pattern Recognition 65, 211-222, 2017	1693	2017
Robust and communication-efficient federated learning from non-iid data F Sattler, S Wiedemann, KR Müller, W Samek IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 31 (9), 3400-3413, 2020	1687	2020
Evaluating the visualization of what a deep neural network has learned W Samek, A Binder, G Montavon, S Lapuschkin, KR Müller IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 28 (11), 2660-2673, 2017	1447	2017
Explainable AI: Interpreting, explaining and visualizing deep learning W Samek, G Montavon, A Vedali, LK Hansen, KR Müller Lecture Notes in Computer Science, Springer 11700, 1-439, 2019	1373	2019
Explaining Deep Neural Networks and Beyond: A Review of Methods and Applications W Samek, G Montavon, S Lapuschkin, CJ Anders, KR Müller Proceedings of the IEEE 109 (3), 247-278, 2021	1256	2021
Unmasking Clever Hans Predictors and Assessing What Machines Really Learn S Lapuschkin, S Wäldchen, A Binder, G Montavon, W Samek, KR Müller Nature Communications 10, 1096, 2019	1245	2019
Deep Neural Networks for No-Reference and Full-Reference Image Quality Assessment S Bosse, D Maniry, KR Müller, T Wiegand, W Samek IEEE Transactions on Image Processing 27 (1), 206-219, 2018	1198	2018
Clustered federated learning: Model-agnostic distributed multi-task optimization under privacy constraints F Sattler, KR Müller, W Samek IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 32 (8), 3710-3722, 2021	1109	2021
A unifying review of deep and shallow anomaly detection L Ruff, JR Kauffmann, RA Vandermeulen, G Montavon, W Samek, M Kloft, ... Proceedings of the IEEE 109 (5), 756-795, 2021	1017	2021
Layer-Wise Relevance Propagation: An Overview G Montavon, A Binder, S Lapuschkin, W Samek, KR Müller Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning 11700 …, 2019	936	2019
PTB-XL, a large publicly available electrocardiography dataset P Wagner, N Strodthoff, RD Bousseljot, D Kreiseler, FI Lunze, W Samek, ... Scientific Data 7 (1), 1-15, 2020	852	2020
Towards explainable artificial intelligence W Samek, KR Müller Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning 11700 …, 2019	773	2019
Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges F Schwendicke, W Samek, J Krois Journal of Dental Research 99 (7), 769-774, 2020	766	2020
Layer-wise relevance propagation for neural networks with local renormalization layers A Binder, G Montavon, S Lapuschkin, KR Müller, W Samek Artificial Neural Networks and Machine Learning – ICANN 2016, LNCS 9887, 63-71, 2016	569	2016
Explaining recurrent neural network predictions in sentiment analysis L Arras, G Montavon, KR Müller, W Samek EMNLP'17 Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment …, 2017	470	2017
Interpretable deep neural networks for single-trial EEG classification I Sturm, S Lapuschkin, W Samek, KR Müller Journal of Neuroscience Methods 274, 141-145, 2016	445	2016
iNNvestigate neural networks! M Alber, S Lapuschkin, P Seegerer, M Hägele, KT Schütt, G Montavon, ... Journal of Machine Learning Research 20 (93), 1-8, 2019	437	2019

В данный момент система не может выполнить эту операцию. Повторите попытку позднее.

Статьи 1–20

Ссылок за год

Повторяющиеся цитирования

Объединенные цитирования

СоавторыСоавторы

Подписаться

Процитировано

Соавторы