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復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么優(yōu)點(diǎn)？
2019-03-01
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能中深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要技術(shù)，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是具有一定的局限性的，在處理特殊場(chǎng)景的時(shí)候會(huì)有一點(diǎn)麻煩，然而現(xiàn)在有一種特殊的方式使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠比以前更強(qiáng)大，這種技術(shù)就是復(fù)合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那么復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么優(yōu)點(diǎn)呢？下面我們就給大家介紹一下這個(gè)概念。


其實(shí)如果要想了解復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就需要知道復(fù)合性的原則，而復(fù)合性是一條通用原則，我們可以把它描述為一種相信世界是可知的信念，我們可以把事物分解、理解它們，然后在意念中自由地重新組合它們。這其中的關(guān)鍵假設(shè)是，事物都是按照某一套法則從基礎(chǔ)的子結(jié)構(gòu)復(fù)合成更大的結(jié)構(gòu)的。這意味著，我們可以從有限的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到子結(jié)構(gòu)和組合法則，然后把它們泛化到復(fù)合性的情境中。


當(dāng)然，復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，復(fù)合性模型需要結(jié)構(gòu)化的表征，其中要顯式地表示出對(duì)象的結(jié)構(gòu)和子結(jié)構(gòu)。復(fù)合性模型也就擁有了外推到未曾見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)，對(duì)系統(tǒng)做推理、干涉和診斷，以及對(duì)于同樣的知識(shí)結(jié)構(gòu)回答不同問(wèn)題的能力。


而復(fù)合性模型這個(gè)概念的優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)在一些任務(wù)上得到了初步驗(yàn)證，在識(shí)別方面上，復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別能力高于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就無(wú)法維持高水平的表現(xiàn)。還有一些非平凡的視覺(jué)任務(wù)也表現(xiàn)出了相同的趨勢(shì)，要推測(cè)最后一張的內(nèi)容；圖像之間的變化規(guī)律是復(fù)合性的，而且會(huì)有干擾。對(duì)于神經(jīng)模塊網(wǎng)絡(luò)之類(lèi)的自然語(yǔ)言模型，由于它們具有動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以捕捉到一些有意義的組合，就可以在這樣的任務(wù)中擊敗傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。


當(dāng)然，復(fù)合性模型也還有許多理想的理論屬性，在可解釋和生成樣本表現(xiàn)十分出色。這可以讓我們更方便地診斷錯(cuò)誤，也就比深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的黑盒模型更難以被欺騙。但是復(fù)合性模型也很難學(xué)習(xí)，因?yàn)樗枰瑫r(shí)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和復(fù)合方法。而且，為了能夠以生成的方式進(jìn)行分析，復(fù)合性模型還需要搭配物體和場(chǎng)景的生成式模型。按分類(lèi)生成圖像到現(xiàn)在都還是一個(gè)有難度的課題。


當(dāng)然還有更基礎(chǔ)的知識(shí)，也就是說(shuō)處理組合爆炸的問(wèn)題還需要學(xué)習(xí)到三維世界事物的常識(shí)模型，以及學(xué)會(huì)這些模型和圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系。我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹了很多關(guān)于復(fù)合性模型的優(yōu)點(diǎn)，這些優(yōu)點(diǎn)都得到了工程師們的一致好評(píng)。相信在未來(lái)，會(huì)有更多的模型解決更多的問(wèn)題。

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