Кредитная атрибуция для прогнозирования в периодических нейронных сетях - PullRequest
0 голосов
/ 02 марта 2020

Рассмотрим рекуррентный нейрон net, который имеет доступ к двум входным последовательностям

x1, x2, x3, x4 ....

и

s1, s2, s3, s4 ...

Выдает предсказания

p1, p2, p3, p4 ....

где

pi = RNN(si,xi,hi)

где hi - скрытое состояние, сформированное после просмотра s, x из t = 0 .... i-1

Я интересно понять, сколько из последовательности s и последовательности x из t = 0..i повлияло на прогноз p при t = i.

Я хочу два скаляра между [0,1], которые в сумме равны 1 представлять эффект обеих последовательностей. Скажем, скаляры равны 0,01 и 0,99, что означает, что последовательность s в основном игнорировалась.

Спасибо!

...