看图3的attention rollout的第三列，NNS的权重大而female的权重小，说明rollout具有很好的可解释性。
看图3的attention rollout的第三列，NNS的权重大而female的权重小，说明rollout具有很好的可解释性。
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。
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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。
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...
(nav_msgs/Path) 表示的是局部规划器目前正在跟随的全局规划中的一部分,主要用于可视化。 ~/local_plan (nav_msgs/Path) 表示的是上一个周期局部规划或者轨迹得分... TrajectorySampleGenerator 该接口描述了一种可以生成很多轨迹发生器,每调用一次nextTrajectory()就会返回一个新的轨迹。利用trajectoryrollout or the...
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...
自注意力最理想的性质之一是它的可解释性:可视化基于注意力的模型的关注点(例如,使用attention rollout)通常很简单。但对于Hydra Attention来说,情况并非如此。 为了可视化 Hydra Attention模块的关注点,我们可以为h\in{1,...,D}构造注意力矩阵\phi(Q)_h\phi(K)_h^T,但每个都将是rank 为1的,当每一个都负...
自注意力最理想的性质之一是它的可解释性:可视化基于注意力的模型的关注点(例如,使用attention rollout)通常很简单。但对于Hydra Attention来说,情况并非如此。 为了可视化 Hydra Attention模块的关注点,我们可以为 h\in{1,...,D} 构造注意力矩阵 \phi(Q)_h\phi(K)_h^T ,但每个都将是rank 为1的,当每一...