Кто-нибудь думал о том, чтобы заставить нейронную сеть задавать вопросы, а не только отвечать на них?

14

Большинство людей пытается ответить на вопрос с помощью нейронной сети. Однако кто-нибудь придумал, как заставить нейронную сеть задавать вопросы, а не отвечать на вопросы? Например, если CNN может решить, к какой категории относится объект, то может ли он задать какой-то вопрос, чтобы помочь классификации?

neural-networks deep-learning

— ча
источник

Я думаю, что это квалифицируется как вопрос второго порядка. link Я чувствую, что я подходил к метрикам экскурсии по компланарности, используя Eureqa , но этот вопрос потребовал совершенно нетипичного подхода . Это был значительно более сложный вопрос. Метрики по метрикам или изучение мета-метрик должны были быть вызваны. Специфика помогает упростить вопрос. Укажите домен и границы вопроса.

— EngrStudent - Восстановить Монику

2

Возможно, нейронные сети не лучший инструмент для этого.

Мне кажется, что эквивалентом вашего понятия «вопрос о помощи в классификации» будет использование машинного обучения (ML) для получения понятного человеку набора правил, который выполняет классификацию. Идея состоит в том, что, если вы будете следовать применимой цепочке правил до конца, у вас будет классификатор, если вы остановитесь перед этим, у вас будет индикатор того, какие особенности ввода дают более грубые классификации, которые можно рассматривать как последовательно детализированную последовательность вопросов, которые «помогают в классификации».

Более подробную информацию о различных вариантах использования ML для создания наборов правил можно найти в моем ответе на этот вопрос .

— NietzscheanAI
источник

1

Одним из решений этого может быть объединение дерева решений и ANN для многоуровневой классификации.

Дерево решений может помочь в прогнозировании возможной категории экземпляра для классификации. Затем ИНС на листьях дерева может произвести окончательную классификацию.

Например, при распознавании изображений дерево может решить, какую категорию объекта идентифицировать (например, ландшафт, люди, транспортные средства и т. Д.), А ANN для соответствующего типа может точно предсказать, что это за объект. В транспортных средствах, например, в автомобиле, автобусе, велосипеде и т. Д.

— Эбе Исаак
источник

1

Отличный вопрос Сегодня системы ИИ работают в режиме «одного взрыва». Получите один вход и сгенерируйте один выход. Наш мозг не работает так.

Первый шаг - научить сеть взаимодействовать с ее «помощником», поэтому вместо ответа на вопрос о сети будет повторяться цикл, и пока сеть не найдет результат.

Сеть должна быть периодической для внутреннего состояния, необходимого между циклами вопросов / ответов.

— dev1223
источник