มีใครคิดบ้างเกี่ยวกับการสร้างโครงข่ายประสาทเทียมถามคำถามแทนที่จะตอบแค่พวกเขา

คนส่วนใหญ่พยายามตอบคำถามกับเครือข่ายประสาท อย่างไรก็ตามมีใครคิดบ้างเกี่ยวกับวิธีสร้างเครือข่ายประสาทเทียมถามคำถามแทนที่จะตอบคำถามหรือไม่ ตัวอย่างเช่นหาก CNN สามารถตัดสินใจได้ว่าเป็นวัตถุประเภทใดมันสามารถถามคำถามเพื่อช่วยในการจำแนกประเภทได้หรือไม่

บางทีเครือข่ายประสาทอาจไม่ใช่เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับสิ่งนี้

ดูเหมือนว่าฉันคิดว่า 'คำถามที่ช่วยให้การจำแนก' ของคุณเทียบเท่ากับการใช้ Machine Learning (ML) เพื่อให้ได้ชุดกฎที่มนุษย์สามารถอ่านได้ซึ่งดำเนินการจัดหมวดหมู่ แนวคิดก็คือถ้าคุณทำตามกฎของห่วงโซ่ที่บังคับใช้จนถึงตอนท้ายคุณจะมีลักษณนามถ้าคุณหยุดก่อนหน้านั้นคุณจะมีตัวบ่งชี้ว่าคุณลักษณะของอินพุตใดที่ทำให้การจำแนกประเภทหยาบยิ่งขึ้น สามารถมองเห็นเป็นลำดับรายละเอียดของคำถามที่ 'ช่วยจำแนก'

รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกต่างๆสำหรับใช้ในการสร้าง ML rulesets สามารถพบได้ในคำตอบของฉันคำถามนี้

วิธีหนึ่งในการแก้ปัญหานี้อาจเกี่ยวข้องกับการผสมผสานของต้นไม้ตัดสินใจและ ANN สำหรับการจำแนกหลายระดับ

แผนผังการตัดสินใจสามารถช่วยในการทำนายหมวดหมู่ที่เป็นไปได้ของอินสแตนซ์เพื่อจัดประเภท จากนั้น ANN ที่ใบของต้นไม้สามารถสร้างการจำแนกขั้นสุดท้ายได้

ตัวอย่างเช่นในการจดจำรูปภาพต้นไม้สามารถตัดสินใจได้ว่าจะระบุหมวดหมู่ของวัตถุใด (เช่นแนวนอนผู้คนยานพาหนะ ฯลฯ ) และ ANN สำหรับประเภทที่เหมาะสมสามารถทำนายได้ว่ามันคือวัตถุชนิดใด ในยานพาหนะเช่นรถยนต์รถบัสจักรยาน ฯลฯ

เป็นคำถามที่ดีมาก วันนี้ระบบ AI ทำงานในโหมด "one burst" รับหนึ่งอินพุตและสร้างหนึ่งเอาต์พุต สมองของเราไม่ทำงานเช่นนั้น

ขั้นตอนแรกคือการเรียนรู้เครือข่ายวิธีการสื่อสารกับมันเป็น "ผู้ช่วย" ดังนั้นเครือข่ายแทนที่จะสร้างคำถามและวงจรจะทำซ้ำจนกว่าเครือข่ายพบผล

เครือข่ายจะต้องเกิดขึ้นอีกสำหรับสถานะภายในที่ต้องการระหว่างรอบคำถาม / คำตอบ