ترنسفورمر قابل توضیح (Explainable Transformer)
یک ترنسفورمر قابل توضیح، معماری استاندارد یا از پیش آموزشدیده ترنسفورمر را با تکنیکهای تفسیرپذیری پس از وقوع (post-hoc) یا داخلی ترکیب میکند — مانند attention rollout، attention وزندار با گرادیان، یا SHAP — تا مشخص شود کدام توکنهای ورودی یا نواحی، هر پیشبینی را هدایت کردهاند. این رویکرد، دقت پیشبینی بالا را با شفافیت مورد نیاز در حوزههای پرمخاطره یا تحت نظارت، پیوند میزند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
منابع
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
- Chefer, H., Gur, S., & Wolf, L. (2021). Transformer interpretability beyond attention visualization. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 782–791. DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.00084 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Transformer (Interpretability-Augmented Transformer Model). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/deep-learning/explainable-transformer
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- طبقهبندی مبتنی بر بِرْتیادگیری عمیق↔ compare
- طبقهبندی مبتنی بر برتِ قابل توضیحیادگیری عمیق↔ compare
- ترانسفورمر چندوجهییادگیری عمیق↔ compare
- ترنسفورمر خودنظارتییادگیری عمیق↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →