Flera metoder har nyligen föreslagits för att upptäcka framträdande indata funktioner för utgångar i neurala nätverk. Dessa metoder ger en kvalitativ glimt av särdrag betydelse, men de är inte tillräckligt för att ge kvantifierbara tilldelningar som kan jämföras mellan beslut och åtgärder av den förväntade kvaliteten på deras förklaringar. För att ta itu med dessa brister presenterar vi en uppmärksam blandning av experter (AME) som par uppmärksam geting med ett Granger-causal mål att gemensamt producera korrekta förutsägelser samt åtgärder av särskild betydelse. Vi visar nyttan av AMEs genom att fastställa faktorer som driver efterfrågan på recept, jämföra prediktiva egenskaper för Parkinsons sjukdom och identifiera diskriminerande gener mellan olika cancertyper.
Attentativ Blandningar av experter (AME) är relaterad till vårt arbete REF.
Granger-causal Attentive Mixtures of Experts : Learning Important Features with Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}