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Wojciech Samek

2011–2026 年に発表

300
論文数
29,465
被引用数
55
h 指数
155
i10 指数

被引用数

Wojciech Samek の年別被引用数1954 年: 被引用 1 件1965 年: 被引用 1 件1967 年: 被引用 2 件1985 年: 被引用 1 件1988 年: 被引用 1 件1990 年: 被引用 1 件1996 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 2 件2002 年: 被引用 1 件2006 年: 被引用 2 件2007 年: 被引用 3 件2008 年: 被引用 3 件2009 年: 被引用 2 件2010 年: 被引用 7 件2011 年: 被引用 9 件2012 年: 被引用 22 件2013 年: 被引用 44 件2014 年: 被引用 48 件2015 年: 被引用 101 件2016 年: 被引用 178 件2017 年: 被引用 279 件2018 年: 被引用 632 件2019 年: 被引用 1,359 件2020 年: 被引用 2,125 件2021 年: 被引用 2,738 件2022 年: 被引用 2,503 件2023 年: 被引用 2,911 件2024 年: 被引用 2,996 件2025 年: 被引用 2,327 件2026 年: 被引用 618 件1955〜1964 年は被引用が無いため表示していません1966 年は被引用が無いため表示していません1968〜1984 年は被引用が無いため表示していません1986〜1987 年は被引用が無いため表示していません1989 年は被引用が無いため表示していません1991〜1995 年は被引用が無いため表示していません1997 年は被引用が無いため表示していません1999 年は被引用が無いため表示していません2003〜2005 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 2,893 件、この内訳の 15.3%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,807 件、この内訳の 14.9%ドイツ: 引用元論文 1,915 件、この内訳の 10.1%イギリス: 引用元論文 1,117 件、この内訳の 5.9%韓国: 引用元論文 694 件、この内訳の 3.7%インド: 引用元論文 688 件、この内訳の 3.6%イタリア: 引用元論文 597 件、この内訳の 3.2%カナダ: 引用元論文 562 件、この内訳の 3%フランス: 引用元論文 513 件、この内訳の 2.7%オーストラリア: 引用元論文 476 件、この内訳の 2.5%スペイン: 引用元論文 436 件、この内訳の 2.3%日本: 引用元論文 406 件、この内訳の 2.2%
0%15.3%その他 30.6%

機関

分野

  • Computer Science60.8%
  • Medicine11.8%
  • Engineering6.5%
  • Neuroscience6%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology2.6%
  • Dentistry2.2%
  • その他10.1%

トピック

  • Explainable Artificial Intelligence (XAI)8.7%
  • Adversarial Robustness in Machine Learning4.4%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications3.6%
  • EEG and Brain-Computer Interfaces2.4%
  • Artificial Intelligence in Healthcare and Education2.2%
  • Image and Video Quality Assessment2.1%
  • その他76.6%

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  1. On Pixel-Wise Explanations for Non-Linear Classifier Decisions by Layer-Wise Relevance Propagation

    著者: Sebastian Bach, Alexander Binder, Grégoire Montavon, Frederick Klauschen, Klaus‐Robert Müller, Wojciech Samek - PLoS ONE 2015 被引用: 4,586

  2. PTB-XL, a large publicly available electrocardiography dataset

    著者: Patrick Wagner, Nils Strodthoff, Ralf-Dieter Bousseljot, D. Kreiseler, Fatima I. Lunze, Wojciech Samek, Tobias Schaeffter - Scientific Data 2020 被引用: 1,142

  3. Methods for Interpreting and Understanding Deep Neural Networks

    著者: Grégoire Montavon, Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller - Digital Signal Processing, Digit. Signal Process. 2017 被引用: 2,706

  4. A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection

    著者: Lukas Ruff, Jacob R. Kauffmann, Robert A. Vandermeulen, Grégoire Montavon, Wojciech Samek, Marius Kloft, Thomas G. Dietterich, Klaus-Robert Müller - IEEE, Proc. IEEE 2021 被引用: 812

  5. Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning

    著者: NIPS 2017 Long Beach, Calif., Wojciech Samek, Grégoire Montavon, Andrea Vedaldi, Hansen, Lars Kai 19XX-, Klaus‐Robert Müller - Lecture notes in computer science, Explainable AI 2019 被引用: 1,343

  6. Artificial Intelligence in Dentistry: Chances and Challenges

    著者: Falk Schwendicke, Wojciech Samek, Joachim Krois - Journal of Dental Research 2020 被引用: 1,232

  7. Deep Neural Networks for No-Reference and Full-Reference Image Quality Assessment

    著者: Sebastian Bosse, Dominique Maniry, Klaus-Robert Müller, Thomas Wiegand, Wojciech Samek - IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Trans. Image Process. 2017 被引用: 1,085

  8. Layer-Wise Relevance Propagation: An Overview

    著者: Grégoire Montavon, Alexander Binder, Sebastian Lapuschkin, Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller - Lecture notes in computer science, Explainable AI 2019 被引用: 758

  9. Evaluating the Visualization of What a Deep Neural Network Has Learned

    著者: Wojciech Samek, Alexander Binder, Grégoire Montavon, Sebastian Lapuschkin, Klaus-Robert Müller - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2016 被引用: 1,163

  10. Unmasking Clever Hans Predictors and Assessing What Machines Really Learn

    著者: Sebastian Lapuschkin, Stephan Wäldchen, Alexander Binder, Grégoire Montavon, Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller - Nature Communications 2019 被引用: 991

  11. Explaining nonlinear classification decisions with deep Taylor decomposition

    著者: Grégoire Montavon, Sebastian Lapuschkin, Alexander Binder, Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller - Pattern Recognition, Pattern Recognit. 2016 被引用: 1,396

  12. Explainable Artificial Intelligence: Understanding, Visualizing and Interpreting Deep Learning Models

    著者: Wojciech Samek, Thomas Wiegand, Klaus-Robert Müller - arXiv (Cornell University), CoRR 2017 被引用: 1,032

  13. Explainable AI Methods - A Brief Overview

    著者: Andreas Holzinger, Anna Saranti, Christoph Molnar, Przemyslaw Biecek, Wojciech Samek - Lecture notes in computer science, xxAI@ICML 2020 被引用: 361

  14. Towards Explainable Artificial Intelligence

    著者: Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller - Lecture notes in computer science, Explainable AI 2019 被引用: 560

  15. Layer-Wise Relevance Propagation for Neural Networks with Local Renormalization Layers

    著者: Alexander Binder, Grégoire Montavon, Sebastian Lapuschkin, Klaus-Robert Müller, Wojciech Samek - Lecture notes in computer science, ICANN (2) 2016 被引用: 407

  16. Pruning by Explaining: A Novel Criterion for Deep Neural Network Pruning

    著者: Seul-Ki Yeom, Philipp Seegerer, Sebastian Lapuschkin, Alexander Binder, Simon Wiedemann, Klaus-Robert Müller, Wojciech Samek - Pattern Recognition, Pattern Recognit. 2021 被引用: 252

  17. CLEVR-XAI: A benchmark dataset for the ground truth evaluation of neural network explanations

    著者: Leila Arras, Ahmed Osman, Wojciech Samek - Information Fusion, Inf. Fusion 2021 被引用: 164

  18. Quantus: An Explainable AI Toolkit for Responsible Evaluation of Neural Network Explanations and Beyond

    著者: Anna Hedström, Leander Weber, Daniel Krakowczyk, Dilyara Bareeva, Franz Motzkus, Wojciech Samek, Sebastian Lapuschkin, Marina M.-C. Höhne - J. Mach. Learn. Res. 2023 被引用: 118

  19. Information fusion as an integrative cross-cutting enabler to achieve robust, explainable, and trustworthy medical artificial intelligence

    著者: Andreas Holzinger, Matthias Dehmer, Frank Emmert-Streib, Rita Cucchiara, Isabelle Augenstein, Javier Del Ser, Wojciech Samek, Igor Jurisica, Natalia Díaz Rodríguez - Information Fusion, Inf. Fusion 2021 被引用: 209

  20. On the Byzantine Robustness of Clustered Federated Learning

    著者: Felix Sattler, Klaus-Robert Müller, Thomas Wiegand, Wojciech Samek - ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) 2020 被引用: 165

  21. Explainable Artificial Intelligence (XAI) 2.0: A Manifesto of Open Challenges and Interdisciplinary Research Directions

    著者: Luca Longo, Mario Brcic, Federico Cabitza, Jaesik Choi, Roberto Confalonieri, Javier Del Ser, Riccardo Guidotti, Yoichi Hayashi, Francisco Herrera, Andreas Holzinger, Richard Jiang, Hassan Khosravi, Freddy Lécué, Gianclaudio Malgieri, Andrés Páez, Wojciech Samek, Johannes Schneider, Timo Speith, Simone Stumpf - Information Fusion, Inf. Fusion 2024 被引用: 479

  22. Explaining the unique nature of individual gait patterns with deep learning

    著者: Fabian Horst, Sebastian Lapuschkin, Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller, Wolfgang I. Schöllhorn - Scientific Reports 2019 被引用: 255

  23. CFD: Communication-Efficient Federated Distillation via Soft-Label Quantization and Delta Coding

    著者: Felix Sattler, Arturo Marbán, Roman Rischke, Wojciech Samek - IEEE Transactions on Network Science and Engineering, IEEE Trans. Netw. Sci. Eng. 2021 被引用: 79

  24. Toward Explainable Artificial Intelligence for Regression Models: A methodological perspective

    著者: Simon Letzgus, Patrick Wagner, Jonas Lederer, Wojciech Samek, Klaus-Robert Müller, Grégoire Montavon - IEEE Signal Processing Magazine, IEEE Signal Process. Mag. 2022 被引用: 109