Większość ludzi próbuje odpowiedzieć na pytanie za pomocą sieci neuronowej. Jednak czy ktoś wpadł na jakieś przemyślenia, jak zadawać pytania w sieci neuronowej zamiast odpowiadać na pytania? Na przykład, jeśli CNN może zdecydować, do której kategorii należy obiekt, to czy może zadać jakieś pytanie, aby pomóc w klasyfikacji?
14
Odpowiedzi:
Może sieci neuronowe nie są najlepszym narzędziem do tego.
Wydaje mi się, że odpowiednikiem twojego pojęcia „pytania, które pomoże w klasyfikacji” byłoby użycie uczenia maszynowego (ML) w celu uzyskania czytelnego dla ludzi zestawu reguł, który dokonuje klasyfikacji. Chodzi o to, że jeśli przestrzegasz obowiązującego łańcucha reguł aż do końca, masz klasyfikator, jeśli zatrzymasz się przed tym, masz wskaźnik, które cechy wejściowe dają bardziej gruboziarniste klasyfikacje, które można postrzegać jako stopniowo szczegółową sekwencję pytań, które „pomagają w klasyfikacji”.
Więcej szczegółów na temat różnych opcji używania ML do tworzenia zestawów reguł można znaleźć w mojej odpowiedzi na to pytanie .
źródło
Jednym z rozwiązań może być połączenie drzewa decyzyjnego i ANN w celu klasyfikacji wielopoziomowej.
Drzewo decyzyjne może pomóc w przewidywaniu możliwej kategorii instancji do sklasyfikowania. Następnie ANN na liściach drzewa może dać ostateczną klasyfikację.
Na przykład w rozpoznawaniu obrazu drzewo może zdecydować, którą kategorię obiektu należy zidentyfikować (np. Krajobraz, ludzie, pojazdy itp.), A ANN dla odpowiedniego typu może dokładnie przewidzieć, jaki to obiekt. W pojazdach, na przykład w samochodzie, autobusie, rowerze itp.
źródło
Świetne pytanie. Obecnie systemy AI działają w trybie „jednej serii”. Uzyskaj jedno wejście i wygeneruj jedno wyjście. Nasze mózgi nie działają w ten sposób.
Pierwszym krokiem jest nauczenie sieci, jak komunikować się ze swoim „pomocnikiem”, więc sieć zamiast generować pytanie, a cykl będzie powtarzany, aż sieć znajdzie wynik.
Sieć musi być cykliczna dla potrzebnego stanu wewnętrznego między cyklami pytań / odpowiedzi.
źródło