¿Alguien ha pensado en hacer una red neuronal para hacer preguntas, en lugar de solo responderlas?

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La mayoría de la gente está tratando de responder preguntas con una red neuronal. Sin embargo, ¿alguien ha pensado en cómo hacer que la red neuronal haga preguntas, en lugar de responder preguntas? Por ejemplo, si una CNN puede decidir a qué categoría pertenece un objeto, ¿puede hacer alguna pregunta para ayudar a la clasificación?

neural-networks deep-learning cha
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Creo que hacer esto califica como una pregunta de segundo orden. Enlace Siento que me estaba acercando a hacer esto para las métricas de excursiones de coplanaridad usando Eureqa , pero se trataba de comprender la pregunta de una manera muy atípica. Era una pregunta mucho más grande y difícil. Las métricas sobre métricas o meta-métricas de aprendizaje tuvieron que ser invocadas. La especificidad ayuda a simplificar la pregunta. Especifique el dominio y los límites de la pregunta.
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Respuestas:

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Quizás las redes neuronales no son la mejor herramienta para esto.

Me parece que un equivalente a su noción de 'una pregunta para ayudar a la clasificación' sería utilizar Machine Learning (ML) para obtener un conjunto de reglas legibles por humanos que realice la clasificación. La idea es que, si sigue una cadena de reglas aplicable hasta el final, tiene un clasificador, si se detiene antes de eso, tiene un indicador de qué características de la entrada dan clasificaciones más generales, que puede verse como una secuencia de preguntas progresivamente detallada que "ayuda a la clasificación".

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Puede encontrar más detalles sobre varias opciones para usar ML para crear conjuntos de reglas en mi respuesta a esta pregunta .

NietzscheanAI
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Una solución a esto podría implicar una fusión de un árbol de decisión y ANN para una clasificación multinivel.

Un árbol de decisión puede ayudar a predecir la posible categoría de la instancia para clasificar. Entonces, el ANN en las hojas del árbol puede producir la clasificación final.

Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes, el árbol puede decidir qué categoría de objeto identificar (por ejemplo, paisaje, personas, vehículos, etc.) y el ANN para el tipo apropiado puede predecir exactamente qué objeto es. En vehículos, por ejemplo, automóviles, autobuses, bicicletas, etc.

Ébe Isaac
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Gran pregunta Hoy en día, los sistemas de IA funcionan en modo "una ráfaga". Obtenga una entrada y genere una salida. Nuestros cerebros no funcionan así.

El primer paso es aprender a la red cómo comunicarse con su "ayudante", de modo que la red en lugar del resultado genere preguntas y el ciclo se repetirá hasta que la red encuentre el resultado.

La red debe ser recurrente para el estado interno necesario entre los ciclos de preguntas / respuestas.

dev1223
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