Có ai nghĩ về việc làm cho một mạng lưới thần kinh đặt câu hỏi, thay vì chỉ trả lời chúng?

14

Hầu hết mọi người đang cố gắng trả lời câu hỏi với một mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, có ai nghĩ ra một số suy nghĩ về cách làm cho mạng lưới thần kinh đặt câu hỏi, thay vì trả lời câu hỏi không? Ví dụ: nếu một CNN có thể quyết định một loại đối tượng thuộc về loại nào, thì nó có thể hỏi một số câu hỏi để giúp phân loại không?

neural-networks deep-learning

— cha
nguồn

Tôi nghĩ rằng làm điều này đủ điều kiện như một câu hỏi thứ hai. liên kết Tôi cảm thấy như tôi đã tiếp cận làm điều này cho các số liệu tham quan đồng phẳng bằng cách sử dụng Eureqa , nhưng nó bao gồm câu hỏi theo một cách không điển hình. Đó là một câu hỏi lớn hơn, khó hơn. Các số liệu về số liệu, hoặc học siêu dữ liệu phải được gọi. Tính cụ thể giúp đơn giản hóa câu hỏi. Chỉ định tên miền và giới hạn của câu hỏi.

— EngrStudent - Phục hồi Monica

2

Có lẽ mạng lưới thần kinh không phải là công cụ tốt nhất cho việc này.

Dường như với tôi, tương đương với khái niệm của bạn về 'một câu hỏi để giúp phân loại' sẽ là sử dụng Machine Learning (ML) để có được một quy tắc có thể đọc được của con người thực hiện phân loại. Ý tưởng là, nếu bạn tuân theo một chuỗi các quy tắc có thể áp dụng cho đến hết, bạn có một bộ phân loại, nếu bạn dừng lại trước đó, bạn có một chỉ báo về các tính năng của đầu vào đưa ra các phân loại chi tiết hơn, mà có thể được xem như một chuỗi các câu hỏi chi tiết dần dần 'giúp phân loại'.

Chi tiết hơn về các tùy chọn khác nhau để sử dụng ML để tạo quy tắc có thể được tìm thấy trong câu trả lời của tôi cho câu hỏi này .

— NietzscheanAI
nguồn

1

Một giải pháp cho vấn đề này có thể liên quan đến sự hợp nhất của cây quyết định và ANN cho phân loại đa cấp.

Một cây quyết định có thể giúp dự đoán thể loại có thể của thể hiện để phân loại. Sau đó, ANN ở lá của cây có thể tạo ra sự phân loại cuối cùng.

Ví dụ, trong nhận dạng hình ảnh, cây có thể quyết định loại đối tượng cần xác định (ví dụ: phong cảnh, con người, phương tiện, v.v.) và ANN cho loại thích hợp có thể dự đoán chính xác đối tượng đó là gì. Trong các phương tiện, ví dụ, xe hơi, xe buýt, xe đạp, vv

— Ébe Isaac
nguồn

1

Câu hỏi tuyệt vời. Ngày nay các hệ thống AI hoạt động ở chế độ "một lần nổ". Nhận một đầu vào và tạo một đầu ra. Bộ não của chúng ta không hoạt động như vậy.

Bước đầu tiên là tìm hiểu mạng làm thế nào để giao tiếp với "người trợ giúp", vì vậy mạng thay vì câu hỏi tạo chu kỳ và chu kỳ sẽ lặp lại cho đến khi mạng tìm thấy kết quả.

Mạng phải được lặp lại cho trạng thái bên trong cần thiết giữa các chu kỳ câu hỏi / câu trả lời.

— dev1223
nguồn