Главная › Новости

СЕТИ: НЕЙРОННЫЕ ИЛИ СЕМАНТИЧЕСКИЕ?

Опубликовано: 30.10.2017

Открытые базы знаний и семантические вики Проблематика искусственного интеллекта сегодня представляет собой очень широкую область, куда по традиции относят, например, и методы дискретной математики и логику, и часть лингвистики, и много, многое другое. Мы еще будем иметь возможность заняться классификацией ИИ, но сегодня рассмотрим один из важнейших вопросов: если говорить о создании искусственного сознания, то какой из двух подходов является наиболее перспективным: использование нейронных или семантических сетей?

Напомню кратко, о чем идет речь. Нейронная сеть представляет собой структуру, состоящую из узлов - искусственных нейронов, чаще всего связанных послойно таким образом, чтобы какой-то сигнал (вектор или массив, размерность которого равна числу входных нейронов), подаваемый на входной слой, был преобразован в выходной слой, который представляет собой решение задачи. Каждая связь имеет вес, а узел - функцию активации. Текущие архитектуры нейронных сетей достаточно разнообразны, как разнообразны и способы преобразования, если вы хотите подробнее изучить данный вопрос, ищите ресурсы в Интернете, их множество.

Семантическая сеть - это тоже граф, в котором узлы и связи имеют имена, а создаются эти узлы и связи, и их упорядочение в структуру согласно смысловым отношениям между именами. Таким образом можно описать взаимное расположение объектов в комнате, если использовать их названия и задавать отношения между ними из списка: «рядом», «впереди», «выше», «ниже» и тому подобное.

Анализ текстов с помощью рекуррентных нейронных сетей | Глубокое обучение на Python

Фактически, эти две сети представляют собой две полные противоположности, Так, например, отображение нейронной сети мало, что скажет исследователю о природе объектов, которые он исследует, настолько она становится сложна уже при небольшом количестве нейронов. Семантическая сеть, напротив, дает прекрасное смысловое представление о предмете исследования, ее непосредственно можно использовать в качестве результата. Нейронная сеть «считает» достаточно быстро (исключение может составлять лишь сети с обратными связями), а семантическая сеть, в которой обработка - это нахождение всех разрешенных путей, при максимально быстрых алгоритмах дает квадрат числа узлов.

007. Малый ШАД - Нейронные языковые модели в дистрибутивной семантике - Андрей Кутузов