引言\n\n深度學習模型的可解釋性一直是人工智能領域的重要挑戰(zhàn)。門控注意力機制在自然語言處理中表現(xiàn)優(yōu)異，其注意力圖蘊含了模型對輸入序列的處理模式。但注意力圖的高維特性使得研究人員難以從海量數(shù)據(jù)中感知其結構規(guī)律，網(wǎng)絡層數(shù)與注意力頭數(shù)的大量組合更增加了手動分析的負擔。聚類分析能夠以無監(jiān)督方式挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在結構，為破解這一困境提供了可行路徑。為此，本文提出了基于聚類的方法來可視化門控注意力圖聚類網(wǎng)絡，嘗試在注意力表象與功能性知識之間搭建橋梁。實驗預期表明，借助細粒度的聚類技術，研究者可從網(wǎng)絡整體和多維屬性兩個層面洞察兩者之間的動態(tài)弱相關性特征。整體而言，本文在網(wǎng)絡可解釋增強與認知啟發(fā)深度學習上都具有積極的引導意義。\n\n## 一、門控注意力與數(shù)據(jù)建模\n\n許多流行的NIM模型具有各種門控體系結構。這些網(wǎng)絡結構在過去概念知識信息中能夠同已知的場景融為一體，在這種空間對比鮮明、各中差異的命名環(huán)境中呈現(xiàn)不同的異同名下的存在以及這個存在應該算作的知識框架下的方法區(qū)分。在我們研究的聚類式邏輯中，符號與不變量恰恰暴露