Что может показать attention distribution? Выберите все подходящие варианты.
взаимозаменяемость слов в предложении
разрешение кореференции
взаимосвязь слов в предложении
пиксели на картинке, которые влияют на выбор класса
наличие фиктивных слов/пикселей/переменных
наличие лика в данных

Другие предметы Университет Машинное обучение и нейронные сети attention distribution анализ данных разрешение кореференции взаимозаменяемость слов взаимосвязь слов пиксели на картинке фиктивные слова влияние на выбор класса наличие лика в данных Новый

Attention distribution, или распределение внимания, является важным аспектом в моделях машинного обучения, особенно в областях обработки естественного языка и компьютерного зрения. Рассмотрим, что может показать это распределение:

• Взаимозаменяемость слов в предложении: Attention distribution может помочь понять, какие слова в предложении могут заменять друг друга, так как модель обращает внимание на разные слова в зависимости от контекста.
• Разрешение кореференции: С помощью распределения внимания можно определить, на какие слова или фразы модель обращает внимание, когда пытается понять, к какому объекту относится местоимение. Это важно для разрешения кореференции.
• Взаимосвязь слов в предложении: Attention distribution показывает, как слова в предложении связаны между собой, указывая, какие слова влияют на значение других слов.
• Пиксели на картинке, которые влияют на выбор класса: В компьютерном зрении распределение внимания может указывать на те пиксели изображения, которые наиболее значимы для классификации, что помогает понять, какие части изображения важны для модели.
• Наличие фиктивных слов/пикселей/переменных: Attention distribution может выявить, какие слова или пиксели не влияют на решение модели, что может помочь в оптимизации и улучшении интерпретируемости модели.
• Наличие лика в данных: Этот аспект не является напрямую связанным с attention distribution. Лик в данных может означать наличие аномалий или определенных паттернов, но не обязательно связан с распределением внимания.

Таким образом, правильные варианты, которые может показать attention distribution, это:

• Взаимозаменяемость слов в предложении
• Разрешение кореференции
• Взаимосвязь слов в предложении
• Пиксели на картинке, которые влияют на выбор класса
• Наличие фиктивных слов/пикселей/переменных