Wojciech Samek

عدد مرات الاقتباسات

	الكل	قبل 2020
اقتباسات	41236	36230
h-index	70	67
i10-index	172	149

10000

5000

2500

7500

20152016201720182019202020212022202320242025173 310 522 1140 2344 3822 5536 7124 8363 9650 1678

عدد المنشورات المتاحة للجميع

عرض المجموعة جميعها

135 مقالة

9 مقالات

المقالات البحثية المتاحة للجميع

المقالات البحثية غير المتاحة للجميع

تمّ اختيار المعلومات استنادًا إلى تفويضات التمويل

المؤلفون المشاركون

Klaus-Robert MüllerGoogle DeepMind & TU Berlin & Korea University & Max Planck Institute for Informatics, Germanyبريد إلكتروني تم التحقق منه على tu-berlin.de
Sebastian LapuschkinHead of Explainable AI, Fraunhofer Heinrich Hertz Instituteبريد إلكتروني تم التحقق منه على hhi.fraunhofer.de
Grégoire MontavonGuest professor, Freie Universität Berlinبريد إلكتروني تم التحقق منه على fu-berlin.de
Alexander BinderChair Computer Vision, OvGU, Magdeburg, Germanyبريد إلكتروني تم التحقق منه على ovgu.de
Thomas WiegandProfessor, TU Berlin and Fraunhofer HHI, Berlin, Germanyبريد إلكتروني تم التحقق منه على tu-berlin.de
Sebastian BosseHead of Interactive & Cognitive Systems, Fraunhofer HHI, Germanyبريد إلكتروني تم التحقق منه على hhi.fraunhofer.de
Motoaki KawanabeSenior Researcher, Advanced Telecommunications Research Institute Internationalبريد إلكتروني تم التحقق منه على atr.jp
Leila ArrasResearch Associate, Fraunhofer HHI, BIFOLD, Berlin, Germanyبريد إلكتروني تم التحقق منه على hhi.fraunhofer.de
Nils StrodthoffProfessor for eHealth/AI4Health, Oldenburg University, Germanyبريد إلكتروني تم التحقق منه على uol.de
Frederick KlauschenInstitute of Pathology, University of Munich (LMU)بريد إلكتروني تم التحقق منه على lmu.de
Vignesh SrinivasanFraunhofer HHIبريد إلكتروني تم التحقق منه على hhi.fraunhofer.de
Shinichi NakajimaBIFOLD, Technische Universität Berlinبريد إلكتروني تم التحقق منه على tu-berlin.de
Carmen VidaurreIkerbasque Research Associate Prof., BCBL & BIFOLD TU-Berlinبريد إلكتروني تم التحقق منه على bcbl.eu
Sven DähneAmazonبريد إلكتروني تم التحقق منه على amazon.com
Peter EisertProfessor Visual Computing, Humboldt University Berlin, Fraunhofer HHIبريد إلكتروني تم التحقق منه على informatik.hu-berlin.de
Arno VillringerDirector, Max Planck Societyبريد إلكتروني تم التحقق منه على cbs.mpg.de
Felix BiessmannEinstein Center Digital Future, Berlin University of Applied Sciencesبريد إلكتروني تم التحقق منه على bht-berlin.de
Benjamin BlankertzTechnische Universität Berlin, Neurotechnology groupبريد إلكتروني تم التحقق منه على tu-berlin.de

متابعة

Wojciech Samek

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

بريد إلكتروني تم التحقق منه على tu-berlin.de - الصفحة الرئيسية

Deep Learning Interpretability Explainable AI Trustworthy AI Federated Learning


عنوان ترتيب حسب الاقتباسات ترتيب حسب السنة الترتيب حسب العنوان	عدد مرات الاقتباسات عدد مرات الاقتباسات	السنة
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	5450	2015
Methods for interpreting and understanding deep neural networks‏ G Montavon, W Samek, KR Müller‏ Digital Signal Processing 73, 1-15, 2018‏	3167	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	2076	2018
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	1795	2020
Explaining nonlinear classification decisions with deep taylor decomposition‏ G Montavon, S Lapuschkin, A Binder, W Samek, KR Müller‏ Pattern Recognition 65, 211-222, 2017‏	1759	2017
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	1501	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	1427	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	1389	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	1333	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	1260	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	1245	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	1126	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	1014	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	1006	2020
Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges‏ F Schwendicke, W Samek, J Krois‏ Journal of Dental Research 99 (7), 769-774, 2020‏	863	2020
Towards explainable artificial intelligence‏ W Samek, KR Müller‏ Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning 11700 …, 2019‏	849	2019
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	594	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	479	2017
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	457	2019
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	455	2016

يتعذر على النظام إجراء العملية في الوقت الحالي. عاود المحاولة لاحقًا.

مقالات 1–20

عدد الاقتباسات في العام

اقتباسات مكررة

الاقتباسات المدمجة

إضافة مؤلفين مشاركينالمؤلفون المشاركون

متابعة

عدد مرات الاقتباسات

المؤلفون المشاركون