Aloqa tarmog'i - Relation network
A munosabatlar tarmog'i (RN) - bu sun'iy neyron tarmoq ob'ektlar o'rtasidagi munosabatlar haqida fikr yuritadigan tuzilishga ega komponent. Bunday munosabatlarning namunaviy toifasi fazoviy munosabatlar (yuqorida, pastda, chapda, o'ngda, oldida, orqasida).[1]
RNlar munosabatlar haqida xulosa chiqarishi mumkin, ular ma'lumotlar samaradorligi bilan ajralib turadi va ular ob'ektlar tartibiga e'tibor bermasdan ob'ektlar to'plamida ishlaydi.[1]
Tarix
2017 yil iyun oyida, DeepMind birinchi aloqalar tarmog'ini e'lon qildi. Unda ta'kidlanishicha, ushbu texnologiya bir necha bor "g'ayritabiiy" ko'rsatkichlarga erishgan savol-javob muammo to'plamlari.[1]
| Ma'lumotlar to'plami | Aniqlik | Izohlar |
|---|---|---|
| CleVR (piksel) | 95.5% | Sfera va tsilindr kabi 3 o'lchamli narsalarning tasvirlari. Savollarning turlari: "atribut" so'rovlari ("shar qanday rang?", "Atributni taqqoslash" so'rovlari ("kub silindr bilan bir xil materialmi?"), "Hisoblash" so'rovlari ("nechta shar"?) ) |
| CleVR (shtat tavsifi) | 96.4% | Davlat tavsif matritsalari bilan tasvirlangan rasmlar. Matritsadagi har bir satrda bitta ob'ektning xususiyatlari mavjud edi: koordinatalar (x, y, z); rang (r, g, b); shakli (kub, silindr, ...); material (kauchuk, metall, ...); hajmi (kichik, katta, ...). |
| CLEVR-ni saralash | 94% | Har birida 6 ta kvadrat va / yoki 6 ta rang doiralari bo'lgan 2 o'lchovli rasmlar. Savollar sobit uzunlikdagi ikkilik raqamlar sifatida kodlanadi va tabiiy tilni tahlil qilishdagi asoratlarni yo'q qiladi. Har bir rasm 10 ta relyatsion ("kulrang narsadan uzoqroq bo'lgan ob'ektning shakli qanday?") Va 10 ta aloqasiz ("kulrang narsaning shakli qanday?") Savollarga xizmat qiladi. |
| bAbI | 90% | Matnli ma'lumotlar. 20 ta vazifa, ularning har biri ma'lum bir mulohaza turini talab qiladi, masalan, deduksiya, induksiya yoki hisoblash. Har bir savol yordamchi jumlalar to'plami bilan bog'liq. Masalan, "Sandra futbolni oldi" va "Sandra ofisga ketdi" jumlalari "Futbol qani?" Degan savolni qo'llab-quvvatlaydi. (javob: "ofis"). Har bir jumla alohida ishlov beriladi. Muvaffaqiyat chegarasi 95%. 10k yozuvlar. |
| Dinamik jismoniy tizim | 93% ulanishlar / 95% hisoblash | To'plar sirt ustida, elastik va elastik bo'lmagan birikmalar bilan harakatlanadi. Bitta test juft sharlarning bog'langanligini aniqladi. Ikkinchisi qancha ulanganligini aniqladi. |
Dizayn
RNlar relyatsion fikrlashning umumiy xususiyatlarini egallash uchun asab tarmog'ining funktsional shaklini cheklaydi. Ushbu xususiyatlar tizimga aniq qo'shiladi, aksincha fazoviy, tarjima-o'zgarmas xususiyatlar haqida fikr yuritish qobiliyati aniq bir qismidir. konvolyutsion asab tarmoqlari (CNN). Ko'rib chiqiladigan ma'lumotlar oddiy ro'yxat yoki a shaklida taqdim etilishi mumkin yo'naltirilgan grafik ularning tugunlari ob'ektlar va ularning qirralari munosabatlar ko'rib chiqilishi kerak bo'lgan ob'ektlar juftligi. RN kompozitsion funktsiya:
bu erda "ob'ektlar" to'plami mavjud bu menth ob'ekt, va fφ va gθ mos ravishda φ va θ parametrlarga ega funktsiyalar q degan savol. fφ va gθ bor ko'p qavatli perceptronlar, 2 ta parametr esa sinaptik og'irliklardir. RNlar farqlanadi. Gθ ning chiqishi "munosabat"; shuning uchun $ g ge $ ning roli ikkita ob'ektni bog'liqligini har qanday usulini xulosa qilishdan iborat.[1]
Rasmni (128x128 piksel) qayta ishlash 4 qatlamli CNN bilan amalga oshiriladi. CNN-dan chiqadigan ma'lumotlar ushbu "ob'ektlar" aniq ifodalagan narsalarga e'tibor bermasdan, munosabatlarni tahlil qilish ob'ekti sifatida qaraladi. Savollar a bilan ishlangan uzoq muddatli xotira tarmoq.[1]