Jul, 2023
基于概念的脑电波变压器模型解释能力
Concept-based explainability for an EEG transformer model
Anders Gjølbye Madsen, William Theodor Lehn-Schiøler, Áshildur Jónsdóttir, Bergdís Arnardóttir, Lars Kai Hansen
TL;DR应用概念激活向量(CAVs)方法,本研究旨在理解深度学习模型内部状态,进而解释大规模变压器模型中的脑电图(EEG)数据,通过定义解释性概念和选择相关数据集来建立概念在潜在空间中的基础。研究结果表明,外部标记的 EEG 数据集和解剖学定义的概念形成是两种有效的机制。