Hat jemand darüber nachgedacht, ein neuronales Netzwerk dazu zu bringen, Fragen zu stellen, anstatt sie nur zu beantworten?

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Die meisten Menschen versuchen, Fragen mit einem neuronalen Netzwerk zu beantworten. Hat sich jedoch jemand Gedanken darüber gemacht, wie man ein neuronales Netzwerk dazu bringt, Fragen zu stellen, anstatt Fragen zu beantworten? Wenn beispielsweise eine CNN entscheiden kann, zu welcher Kategorie ein Objekt gehört, kann sie dann eine Frage stellen, um die Klassifizierung zu erleichtern?

neural-networks deep-learning cha
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Ich denke, dass dies eine Frage zweiter Ordnung ist. link Ich habe das Gefühl, dass ich mich dazu entschlossen habe , Koplanaritäts-Exkursionsmetriken mit Eureqa zu erstellen , aber es hat sehr untypisch gedauert , diese Frage zu beantworten. Es war eine wesentlich größere und schwierigere Frage. Metriken zu Metriken oder Meta-Metriken-Lernen mussten aufgerufen werden. Spezifität hilft, die Frage zu vereinfachen. Geben Sie die Domäne und die Grenzen der Frage an.
EngrStudent - Wiedereinsetzung von Monica

Antworten:

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Vielleicht sind neuronale Netze nicht das beste Werkzeug dafür.

Es scheint mir, dass ein Äquivalent zu Ihrem Begriff "eine Frage zur Unterstützung der Klassifizierung" darin besteht, maschinelles Lernen (ML) zu verwenden, um einen von Menschen lesbaren Regelsatz zu erhalten , der die Klassifizierung durchführt. Die Idee ist, dass, wenn Sie einer anwendbaren Regelkette bis zum Ende folgen, Sie einen Klassifikator haben. Wenn Sie vorher aufhören, haben Sie einen Indikator dafür, welche Merkmale der Eingabe grobkörnigere Klassifikationen ergeben, welche kann als eine fortschreitend detaillierte Folge von Fragen angesehen werden, die der Klassifizierung helfen.

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Weitere Informationen zu verschiedenen Optionen für die Verwendung von ML zum Erstellen von Regelsätzen finden Sie in meiner Antwort auf diese Frage .

NietzscheanAI
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Eine Lösung hierfür könnte die Fusion eines Entscheidungsbaums und einer ANN für eine mehrstufige Klassifizierung sein.

Ein Entscheidungsbaum kann bei der Vorhersage der möglichen Kategorie der zu klassifizierenden Instanz hilfreich sein. Dann kann die ANN an den Blättern des Baumes die endgültige Klassifizierung erzeugen.

Beispielsweise kann bei der Bilderkennung der Baum entscheiden, welche Objektkategorie identifiziert werden soll (z. B. Landschaft, Personen, Fahrzeuge usw.), und die ANN für den entsprechenden Typ kann genau vorhersagen, um welches Objekt es sich handelt. In Fahrzeugen, zum Beispiel Auto, Bus, Fahrrad usw.

Ébe Isaac
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Gute Frage. Heute arbeiten KI-Systeme im "One Burst" -Modus. Holen Sie sich einen Input und generieren Sie einen Output. Unser Gehirn arbeitet nicht so.

Der erste Schritt besteht darin, zu lernen, wie das Netzwerk mit seinem "Helfer" kommuniziert, sodass das Netzwerk anstelle des Ergebnisses eine Frage generiert und der Zyklus wiederholt wird, bis das Netzwerk das Ergebnis findet.

Das Netzwerk muss für den zwischen den Frage- / Antwortzyklen benötigten inneren Zustand wiederkehrend sein.

dev1223
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