Использование дерева префиксов в качестве входных данных в нейронной сети

#deep-learning #neural-network #artificial-intelligence

#глубокое обучение #нейронная сеть #искусственный интеллект

Вопрос:

Итак, я работаю над проектом, и мне нужно проанализировать дерево префиксов. Мне было интересно, смогу ли я обучить MLAI делать это за меня, но теперь я застрял на выяснении того, как передать дерево в качестве входных данных. Дерево может иметь произвольное количество узлов, и данные в каждом узле могут быть строкой или каким-либо другим типом. Также возможно, что мне потребуется передать в качестве входных данных не только 1 дерево. Я хочу знать, возможно ли вообще то, к чему я стремлюсь, или нет.

Ответ №1:

Существуют различные нейронные сети, которые могут принимать структурированные данные различного размера в качестве входных данных, однако это не так просто, как взять готовый MLP. На момент написания этого ответа наиболее стандартным набором архитектур были бы графовые нейронные сети (поскольку деревья-это просто конкретные графики).

Комментарии:

1. О, спасибо вам большое за эту информацию, я думал, что нейронные сети могут принимать только фиксированное количество входных данных, я разберусь в этом, большое спасибо