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2020年02月23日 17:54 来源:鐜簹鎵嬫満鐗圏/span>

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其次知识的网络表示。知识是什么,如何在脑中存储和提取?目前没有人知道。我个人的猜想是知识是以网络表示的。网络的输入是别的网络的输出,网络的输出又形成了别的网络的输入。知识表现成网络内层间连接的权重。这样的网络不必很深,可能三-六层就够了(人脑皮质就6层),可以有跨层链接)。每一个这样的网络解决某一个小领域的知识表达推理过程。举个例子来说吧,目前的机器阅读理解大多数是这样来工作的:希望通过一个整体的网络来解决问题,上下文和问题作为网络的输入,输出是某个词是对应的答案的几率。不可厚非这样的网络已经能回答不少问题,但是还是达不到工业级的水准。有待于继续研究。我觉得还得从人的学习经历找灵感。我们来看看每一个人在婴幼儿期如何学习知识、理解并回答问题的。首先婴儿在一开始不会说话,他只会听。他要做的第一件事情就是把听到的复述出来,这就相当于去设计一个双层的RNN来完成一个自编码器功能,一个负责听,一个负责复述,用输出等于输入来进行自编码。当一个婴儿开始能把听到的大多数词、话复述出来的时候,他就不满足复述,会和大人互动。有时候大人问一个问题,他给出回答,一开始可能大多数是错误的。那我们大人要给他纠正。这就相当于把之前训练好的两个RNN拆开来(但锁定他们的权重),在他们中间插入一个神经网络专门用来训练问答,这个问答过程中,婴儿可以不懂问答的含义。关键在于这个新插入的DNN网络经过监督训练完成了从问题(文本序列)到回答(文本序列)的正确转换。到这个时候就训练好了两个网络了。那么如何体现知识和推理呢?我们把第一个负责接收信息的RNN的输出提取出来,这个输出有什么意义?它是一个特征,什么特征?一个词、一句话、甚至几句话的特征表示。我们把这个特征再送入一个网络,这个网络的输出用来表示我接受表示这句话的输入特征的几率。可以设定:网络输出为1,表示我强烈认同刚才听到的话所表示的世界知识;输出为-1表示强烈反对;输出为0可以表示不具备相关的判别能力。然后我们给出“世界知识”作为监督来训练这个小网络。训练好了之后,我们暂时不用该网络隐藏层到输出层的权重和输出结果,我们只去用这个网络的隐藏层。隐藏层具备什么意义?它仍然是特征,从RNN的输出到这个隐藏层的变换表示了我具备的知识,把这个特征联同第一个负责接受文本(或语音)序列的RNN输出合并起来,作为我们训练问答系统网络的输入,锁定训练好的部分权重,开始利用知识进行问答的网络训练。当然在这个网络中你还可以增加一些其他输入数据:比如情感特征、幽默程度特征等(永远记住特征就是网络的隐藏层,是另一个网络通过自编码或监督训练得到的)来提供不一样的回答。这样的问答系统,我认为可以直接输出问题的答案,而不去判断某个词是正确答案的几率。我们从小学习知识也是这么学的。如果哪位DL牛人搭建了这样的网络并取得积极进展,我祝贺他,能给我署个名就最好了啊。下图是个概念图。

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