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復合性神經網絡有什么優點？
2019-03-01
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神經網絡是人工智能中深度學習的一個重要技術，但是神經網絡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，然而現在有一種特殊的方式使得神經網絡能夠比以前更強大，這種技術就是復合型神經網絡。那么復合性神經網絡有什么優點呢？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合性神經網絡，就需要知道復合性的原則，而復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。這其中的關鍵假設是，事物都是按照某一套法則從基礎的子結構復合成更大的結構的。這意味著，我們可以從有限的數據中學習到子結構和組合法則，然后把它們泛化到復合性的情境中。


當然，復合性神經網絡和深度神經網絡不同，復合性模型需要結構化的表征，其中要顯式地表示出對象的結構和子結構。復合性模型也就擁有了外推到未曾見過的數據，對系統做推理、干涉和診斷，以及對于同樣的知識結構回答不同問題的能力。


而復合性模型這個概念的優點已經在一些任務上得到了初步驗證，在識別方面上，復合性神經網絡的識別能力高于深度神經網絡的能力，深度神經網絡就無法維持高水平的表現。還有一些非平凡的視覺任務也表現出了相同的趨勢，要推測最后一張的內容；圖像之間的變化規律是復合性的，而且會有干擾。對于神經模塊網絡之類的自然語言模型，由于它們具有動態的網絡結構，可以捕捉到一些有意義的組合，就可以在這樣的任務中擊敗傳統的神經網絡。


當然，復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，也就比深度神經網絡這樣的黑盒模型更難以被欺騙。但是復合性模型也很難學習，因為它需要同時學習基礎結構和復合方法。而且，為了能夠以生成的方式進行分析，復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在都還是一個有難度的課題。


當然還有更基礎的知識，也就是說處理組合爆炸的問題還需要學習到三維世界事物的常識模型，以及學會這些模型和圖像的對應關系。我們在這篇文章中給大家介紹了很多關于復合性模型的優點，這些優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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