Alguém já pensou em fazer uma rede neural fazer perguntas, em vez de apenas respondê-las?

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A maioria das pessoas está tentando responder perguntas com uma rede neural. No entanto, alguém pensou em como fazer a rede neural fazer perguntas, em vez de responder a perguntas? Por exemplo, se uma CNN pode decidir a qual categoria um objeto pertence, então pode fazer alguma pergunta para ajudar na classificação?

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— cha
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Eu acho que fazer isso se qualifica como uma pergunta de segunda ordem. link Sinto que estava me aproximando de fazer isso para métricas de excursão à coplanaridade usando o Eureqa , mas foi necessário compreender a pergunta de uma maneira fortemente atípica. Era uma pergunta substancialmente maior e mais difícil. Métricas sobre métricas ou aprendizado de métricas foram necessárias. A especificidade ajuda a simplificar a pergunta. Especifique o domínio e os limites da pergunta.

— EngrStudent - Restabelece Monica

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Talvez as redes neurais não sejam a melhor ferramenta para isso.

Parece-me que um equivalente à sua noção de 'uma pergunta para ajudar na classificação' seria usar o Machine Learning (ML) para obter um conjunto de regras legível por humanos que executa a classificação. A idéia é que, se você seguir uma cadeia de regras aplicável até o final, terá um classificador; se parar antes disso, terá um indicador de quais recursos da entrada fornecem classificações mais grosseiras, o que pode ser vista como uma sequência progressivamente detalhada de perguntas que 'ajudam a classificação'.

Mais detalhes sobre várias opções para usar o ML para criar conjuntos de regras podem ser encontrados na minha resposta a esta pergunta .

— NietzscheanAI
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Uma solução para isso poderia envolver a fusão de uma árvore de decisão e RNA para uma classificação multinível.

Uma árvore de decisão pode ajudar a prever a categoria possível da instância a ser classificada. Então, a RNA nas folhas da árvore pode produzir a classificação final.

Por exemplo, no reconhecimento de imagens, a árvore pode decidir qual categoria de objeto identificar (por exemplo, paisagem, pessoas, veículos, etc.) e a RNA para o tipo apropriado pode prever exatamente qual objeto é. Nos veículos, por exemplo, carro, ônibus, bicicleta etc.

— Ébe Isaac
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Ótima pergunta. Hoje, os sistemas de IA funcionam no modo "one burst". Obtenha uma entrada e gere uma saída. Nossos cérebros não estão funcionando assim.

O primeiro passo é aprender a rede como se comunicar com seu "auxiliar", para que a rede, em vez do resultado, gere uma pergunta e o ciclo se repita até que a rede encontre o resultado.

A rede deve ser recorrente para o estado interno necessário entre os ciclos de perguntas / respostas.

— dev1223
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