一个名为neuralGAM的新R包已被开发出来，以解决神经网络中的“黑箱”问题。该包实现了一个基于广义可加模型（Generalized Additive Models）的拓扑结构，允许估计每个特征对输出的贡献。由此产生的深度学习模型既准确又可解释，并且在神经网络架构方面具有灵活性。 AI
影响 为寻求更具可解释性的深度学习模型的研究人员和实践者提供了一个新工具。
排序理由 该集群描述了一个用于拟合特定类型神经网络的新R包，该包在arXiv论文中有详细介绍。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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