从结果来看,attention flow比attention rollout更鲁棒,而两种方法都大大优于raw attention map。但是因为整个方法依然是基于attention map的,所以普遍对于模型不鲁棒,且相距gradient-based attribution等方法仍有性能差距。 论文原文:arxiv.org/pdf/2005.0092(400+ citation) 这篇文章提出了两个量化注意力流的指标:...
transformer 的 attention 机制本身就能够输出具有一定可解释性的可视化结果,但是这套方案只能看到单个注意力块的结果,因此 rollout 应运而生。他能够累积所有注意力块的归因结果得到一个全局的归因,ViT 的解释分析方法使用的就是 rollout,但是 rollout 是一个静态的归因结果,因此作者在本文中提出一种 class-specific 的...
文章使用Rollout基线,基线策略的更新是周期性的,也是较好的模型定义策略,用来确定性贪婪Rollout的解决方案。 文章还详细讨论了对于不同问题的处理策略,例如对于奖励收集旅行商问题(PCTSP),作者在编码器中使用了单独的参数来处理仓库节点,并且提供了节点...
文章通过梯度下降优化损失L,使用REINFORCE梯度估计器和基线。文章使用Rollout基线,基线策略的更新是周期性的,也是较好的模型定义策略,用来确定性贪婪Rollout的解决方案。 文章还详细讨论了对于不同问题的处理策略,例如对于奖励收集旅行商问题(PCTSP),作者在编码器中使用了单独的参数来处理仓库节点,并且提供了节点奖励和惩罚...
技术总结指出，该论文提出了注意力展开（Attention Rollout）和注意力流（Attention Flow）两个指标，用以量化注意力流动。这些方法基于有向无环图（DAG）对网络中的信息流进行建模。图中的节点代表输入标记和隐藏嵌入（注意，这与word嵌入不同），边表示层间节点的注意力连接，并赋予权重以反映注意力权重...
实习的时候,接触到了使用强化学习去解决tsp的问题,开始先读了ATTENTION,LEARNTOSOLVEROUTINGPROBLEMS!这篇文章,文章里更改了Transformer Architecture,并搭载了强化学习中的greedyrollout baseline去解决tsp的问题。无奈背景知识太少,也没有接触过强化学习相关的知识,读起来很费劲。经过请教公司的前辈,制定了 ...
对于TSP来说包括图的嵌入,前一个(最 后一个)节点πt-1和第一个节点π1。同时为了计算输出概率,添加一个具有单个注意力头的最终解码器层。文章通过梯度下降优化损失L,使用REINFORCE梯度估计器和基线。文章使用Rollout基线,基线策略的更新是周期性的,也是较好的模型定义策略,用来确定性贪婪Rollout的解决方案。
当取 c=1c=1c=1的时候,上图的UUU值计算如下: 五个子结点中,第一个结点的UUU值最高,所以我们选择第一个结点s0,1s_{0,1}s0,1向下拓展。并将s0,1s_{0,1}s0,1结点之下的模拟结果反向传播至树的上层。 这里要注意,我们做rollout得到的WWW值都是...
对于TSP来说包括图的嵌入,前一个(最 后一个)节点πt-1和第一个节点π1。同时为了计算输出概率,添加一个具有单个注意力头的最终解码器层。文章通过梯度下降优化损失L,使用REINFORCE梯度估计器和基线。文章使用Rollout基线,基线策略的更新是周期性的,也是较好的模型定义策略,用来确定性贪婪Rollout的解决方案。
we propose to use a powerful model based on attention and train this model using REINFORCE with a simple but effective greedy rollout baseline. The value of the proposed method is not to outperform existing human-designed heuristics on specific tasks, but to scale to different routing problems wi...