Google新作：注意力机制是否真的能够提供模型的可解释性？ / 四六文摘

0 写在前面通过Self-Attention和Co-Attention机制,Transformer在多个多模态下游任务中达到了SOTA的性能.这些注意模块也在其他计算机视觉任务中发挥了作用,包括目标 ...

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向,今天解读的2021最新综述,其针对近期提出的 GNN 解释技术进行了系统的总结和分析,归纳对比了该问题的解决思路.作者还为GNN解释性问题提供了标准的图数 ...

计算机视觉三大顶会之一CVPR2019在美国洛杉矶举办,此前接收结果已经公布,一共有1300篇论文被接收,接收率为25.2%. 今天分享给大家的是其中一篇被接收的论文<Explainable a ...

作者:哈工大SCIR 杨重阳 1.介绍传统的自然语言处理方法具有可解释性,这些自然语言处理方法包括基于规则的方法.决策树模型.隐马尔可夫模型.逻辑回归等,也被称为白盒技术.近年来,以语言嵌入作为特征 ...

引子:在机器学习中,可解释性的概念既重要又难以捉摸.我们能相信模型吗?它在部署过程中会起作用吗?关于这个世界,模型还能告诉我们什么?模型不仅应该是好的,而且应该是可以解释的,然而,可解释性似乎没有具体 ...

点击上方"深度学习爱好者",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 198篇原创内容公众号 Twins: ...

0 基本信息论文来源:2020 AAAI 1 Abstract 本文关注的是点云3D目标检测中鲁棒性的问题.我们关注到2个问题: 对行人等 hard目标的检测精度不高: 增加额外的噪声时,现有方法的 ...

AI蜗牛车 151篇原创内容公众号来自:机器之心这篇工作主要是由我和SENet的作者胡杰一起完成的,也非常感谢HKUST的两位导师陈启峰和张潼老师的讨论和建议. 本文是对我们CVPR 2021 ...

本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍.主要针对强 ...

各位好久不见,这段时间因工作项目加上家中大事,停更一段时间,细节略过不表. 本文针对Transformer进行重新梳理,针对其中要点附图详细讲解,按需取用! 1. Transformer架构解析首先 ...

作者:xmu-xiaoma666 编译:ronghuaiyang 导读给出了整个系列的PyTorch的代码实现,以及使用方法. 各种注意力机制 Pytorch implementation of ' ...

来源:量子位(QbitAI) 2017年,一句Attention Is All You Need引爆了整个NLP圈,甚至在近些年还有踢馆计算机视觉领域的趋势. 所有的这一切,都来源于这篇论文中的Tra ...

作者丨happy 来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读本文提出一种新颖的动态头框架,它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一.COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性.以ResNeX ...

Google新作：注意力机制是否真的能够提供模型的可解释性？