Entwicklung einer Java-Anwendung zur Erklärbarkeit (XAI) der neuroevolutionären Algorithmen : NEAT und HyperNEAT in der Bildklassifizierung

Abstract

Diese Arbeit widmet sich der Verbesserung der Erklärbarkeit von NEAT und HyperNEAT. Ziel ist die Entwicklung eines Prototyps für eine XAI-Anwendung. Die Anwendung zielt darauf ab, durch algorithmische Transparenz die internen Prozesse der Algorithmen verständlich zu machen. Die Wirksamkeit der Anwendung wird anhand eines Experiments getestet, bei dem die Erreichung spezifischer Erklärbarkeitsziele evaluiert wird.

This thesis is dedicated to improving the explainability of NEAT and HyperNEAT. The aim is to develop a prototype for an XAI application. The application aims to make the internal processes of the algorithms transparent through algorithmic transparency. The effectiveness of the application is tested by means of an experiment, in which the achievement of specific explainability goals is evaluated.