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復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么優(yōu)點?
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,在處理特殊場景的時候會有一點麻煩,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)點呢?下面我們就給大家介紹一下這個概念。


其實如果要想了解復(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過的數(shù)據(jù),對系統(tǒng)做推理、干涉和診斷,以及對于同樣的知識結(jié)構(gòu)回答不同問題的能力。


而復(fù)合性模型這個概念的優(yōu)點已經(jīng)在一些任務(wù)上得到了初步驗證,在識別方面上,復(fù)合性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識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)就無法維持高水平的表現(xiàn)。還有一些非平凡的視覺任務(wù)也表現(xiàn)出了相同的趨勢,要推測最后一張的內(nèi)容;圖像之間的變化規(guī)律是復(fù)合性的,而且會有干擾。對于神經(jīng)模塊網(wǎng)絡(luò)之類的自然語言模型,由于它們具有動態(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),因為它需要同時學(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景的生成式模型。按分類生成圖像到現(xiàn)在都還是一個有難度的課題。


當(dāng)然還有更基礎(chǔ)的知識,也就是說處理組合爆炸的問題還需要學(xué)習(xí)到三維世界事物的常識模型,以及學(xué)會這些模型和圖像的對應(yīng)關(guān)系。我們在這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,這些優(yōu)點都得到了工程師們的一致好評。相信在未來,會有更多的模型解決更多的問題。

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