Bir sinir ağını sadece cevaplamak yerine soru sormayı düşünen var mı?

Çoğu insan soruyu sinir ağı ile cevaplamaya çalışıyor. Bununla birlikte, sinir ağının soruları cevaplamak yerine nasıl soru soracağı hakkında bazı düşünceler ortaya çıktı mı? Örneğin, bir CNN bir nesnenin hangi kategoriye ait olduğuna karar verebilirse, sınıflandırmaya yardımcı olması için bazı soru sorabilir mi?

Belki sinir ağları bunun için en iyi araç değildir.

Bana göre 'sınıflandırmaya yardımcı olacak bir soru' kavramınızın eşdeğeri, sınıflandırmayı gerçekleştiren insan tarafından okunabilir bir kural kümesi elde etmek için Makine Öğrenimi'ni (ML) kullanmak olacaktır . Fikir şu ki, uygulanabilir bir kural zincirini sonuna kadar takip ederseniz, bir sınıflandırıcıya sahipsiniz, bundan önce durursanız, girişin hangi özelliklerinin daha kaba taneli sınıflandırmalar verdiğine dair bir göstergeye sahipsiniz. 'sınıflandırmaya yardımcı olan' aşamalı olarak ayrıntılı bir soru dizisi olarak görülebilir.

Kural kümesi oluşturmak için ML'yi kullanmanın çeşitli seçenekleri hakkında daha fazla ayrıntı bu soruya vereceğim cevabı bulabilir .

Buna bir çözüm, çok düzeyli bir sınıflandırma için bir karar ağacının ve YSA'nın kaynaşmasını içerebilir.

Bir karar ağacı, örneğin sınıflandırılacak olası kategorisini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Daha sonra, ağacın yapraklarındaki YSA son sınıflandırmayı üretebilir.

Örneğin, görüntü tanımada, ağaç hangi nesne kategorisini tanımlayacağına karar verebilir (örneğin, manzara, insanlar, araçlar, vb.) Ve uygun tip için YSA, tam olarak hangi nesne olduğunu tahmin edebilir. Araçlarda, örneğin araba, otobüs, bisiklet vb.

Harika bir soru. Günümüzde AI sistemleri "bir seri çekim" modunda çalışıyor. Bir girdi alın ve bir çıktı oluşturun. Beynimiz böyle çalışmıyor.

İlk adım, ağın "yardımcısı" ile nasıl iletişim kurulacağını öğrenmektir, böylece sonuç yerine soru ve döngü yerine ağ, ağ sonuç bulunana kadar tekrarlanır.

Soru / cevap döngüleri arasında ihtiyaç duyulan iç durum için ağ tekrarlanmalıdır.