Quelqu'un a-t-il pensé à faire en sorte qu'un réseau de neurones pose des questions, au lieu de simplement y répondre?

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La plupart des gens essaient de répondre à la question avec un réseau neuronal. Cependant, quelqu'un a-t-il pensé à comment faire en sorte que le réseau neuronal pose des questions, au lieu de répondre à des questions? Par exemple, si un CNN peut décider à quelle catégorie un objet appartient, alors peut-il poser une question pour aider à la classification?

neural-networks deep-learning cha
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Je pense que faire cela se qualifie comme une question de second ordre. link J'ai l'impression d'avoir approché cela pour des mesures d'excursion de coplanarité en utilisant Eureqa , mais il a fallu comprendre la question d'une manière fortement atypique. C'était une question beaucoup plus grande et plus difficile. Les métriques sur les métriques ou l'apprentissage des méta-métriques devaient être invoquées. La spécificité permet de simplifier la question. Spécifiez le domaine et les limites de la question.
EngrStudent

Réponses:

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Les réseaux de neurones ne sont peut-être pas le meilleur outil pour cela.

Il me semble qu'un équivalent de votre notion de «question pour aider à la classification» serait d'utiliser le Machine Learning (ML) pour obtenir un ensemble de règles lisible par l'homme qui effectue la classification. L'idée est que, si vous suivez une chaîne de règles applicable jusqu'à la fin, vous avez un classificateur, si vous vous arrêtez avant cela, vous avez un indicateur des caractéristiques de l'entrée qui donnent des classifications plus grossières, qui peut être considérée comme une séquence de questions progressivement détaillée qui «aide à la classification».

entrez la description de l'image ici

Plus de détails sur les différentes options d'utilisation de ML pour créer des ensembles de règles peuvent être trouvés dans ma réponse à cette question .

NietzscheanAI
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Une solution pourrait consister à fusionner un arbre de décision et un ANN pour une classification à plusieurs niveaux.

Un arbre de décision peut aider à prédire la catégorie possible de l'instance à classer. Ensuite, l'ANN aux feuilles de l'arbre peut produire le classement final.

Par exemple, dans la reconnaissance d'image, l'arbre peut décider de la catégorie d'objet à identifier (par exemple, paysage, personnes, véhicules, etc.) et l'ANN pour le type approprié peut prédire exactement de quel objet il s'agit. Dans les véhicules, par exemple, voiture, bus, vélo, etc.

Ébe Isaac
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Grande question. Aujourd'hui, les systèmes d'IA fonctionnent en mode "une rafale". Obtenez une entrée et générez une sortie. Nos cerveaux ne fonctionnent pas comme ça.

La première étape consiste à apprendre au réseau comment communiquer avec son «assistant», afin que le réseau au lieu du résultat génère une question et que le cycle se répète jusqu'à ce que le résultat de la recherche du réseau.

Le réseau doit être récurrent pour l'état intérieur nécessaire entre les cycles de questions / réponses.

dev1223
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