Extracting Explainable Deep Representation for Machine Tutoring

In this work, we propose a machine tutoring framework through a modified Adversarial AutoEncoder(AAE) for Interactive Machine Learning(IML). In IML, masters can teach machines for valuable knowledge and skills and machines can transfer such knowledge and skills to novices. Generally in IML, we can d...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) S. 4651 - 4658
Hauptverfasser:	Wang, Ming-Chen, Golderzahi, Vahid, Pao, Hsing-Kuo
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.12.2019
Schlagworte:	Adversarial Autoencoder (AAE) Cats Deep representation Games Interactive Machine Learning (IML) Internal Measurement Unit (IMU) Knowledge transfer Machine learning Machine tutoring Sensors Task analysis Training
Online-Zugang:	Volltext
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