Machine learningDeep learning / NLP / CV

व्याख्यायोग्य ट्रांसफार्मर

एक व्याख्यायोग्य ट्रांसफार्मर (Explainable Transformer) मानक या पूर्व-प्रशिक्षित ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर को पोस्ट-हॉक (post-hoc) या अंतर्निहित व्याख्यात्मकता तकनीकों — जैसे अटेंशन रोलआउट (attention rollout), ग्रेडिएंट-वेटेड अटेंशन (gradient-weighted attention), या SHAP — के साथ जोड़ता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन से इनपुट टोकन या क्षेत्र प्रत्येक भविष्यवाणी के लिए उत्तरदायी थे। यह दृष्टिकोण उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता को उन उच्च-दांव (high-stakes) या विनियमित डोमेन में आवश्यक पारदर्शिता के साथ जोड़ता है।

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स्रोत

  1. 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
  2. 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

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ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Transformer (Interpretability-Augmented Transformer Model). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-transformer

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इनमें संदर्भित

ScholarGateExplainable Transformer (Explainable Transformer (Interpretability-Augmented Transformer Model)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/explainable-transformer · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026