Qualcuno ha pensato di fare una rete neurale per porre domande, invece di rispondere solo a loro?

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La maggior parte delle persone sta cercando di rispondere alla domanda con una rete neurale. Tuttavia, qualcuno ha avuto qualche idea su come fare in modo che la rete neurale faccia domande, invece di rispondere alle domande? Ad esempio, se una CNN può decidere a quale categoria appartiene un oggetto, allora può fare qualche domanda per aiutare la classificazione?

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— Cha
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Penso che fare questo si qualifichi come una domanda del secondo ordine. link Mi sento come se mi stessi avvicinando a questo per le metriche delle escursioni di complanarità usando Eureqa , ma è stato necessario comprendere la questione in modo fortemente atipico. Era una domanda sostanzialmente più grande, più difficile. Le metriche sulle metriche o l'apprendimento delle metametriche dovevano essere invocate. La specificità aiuta a semplificare la domanda. Specifica il dominio e i limiti della domanda.

— EngrStudent - Ripristina Monica il

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Forse le reti neurali non sono lo strumento migliore per questo.

Mi sembra che un equivalente della tua nozione di "una domanda per aiutare la classificazione" sarebbe usare Machine Learning (ML) per ottenere un set di regole leggibile dall'uomo che esegue la classificazione. L'idea è che, se segui una catena di regole applicabile fino alla fine, hai un classificatore, se ti fermi prima di quello, hai un indicatore di quali caratteristiche dell'input danno classificazioni più grossolane, che può essere visto come una sequenza progressivamente dettagliata di domande che "aiutano la classificazione".

Maggiori dettagli su varie opzioni per l'utilizzo di ML per creare set di regole sono disponibili nella mia risposta a questa domanda .

— NietzscheanAI
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Una soluzione a questo potrebbe comportare la fusione di un albero decisionale e ANN per una classificazione multilivello.

Un albero decisionale può aiutare a prevedere la possibile categoria dell'istanza da classificare. Quindi, l'ANN alle foglie dell'albero può produrre la classificazione finale.

Ad esempio, nel riconoscimento delle immagini, l'albero può decidere quale categoria di oggetto identificare (es. Paesaggio, persone, veicoli, ecc.) E la RNA per il tipo appropriato può prevedere esattamente quale oggetto sia. Nei veicoli, ad esempio auto, autobus, bici, ecc.

— Ébe Isaac
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Ottima domanda Oggi i sistemi di intelligenza artificiale funzionano in modalità "one burst". Ottieni un input e genera un output. Il nostro cervello non funziona così.

Il primo passo è imparare la rete come comunicare con il suo "aiutante", quindi la rete invece del risultato genera domande e il ciclo si ripeterà fino a quando la rete non trova il risultato.

La rete deve essere ricorrente per lo stato interno necessario tra i cicli di domande / risposte.

— dev1223
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