神經網路是人工智慧中深度學習的乙個重要技術，但是神經網路也是具有一定的侷限性的，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路能夠比以前更強大，這種技術就是複合型神經網路。那麼複合性神經網路有什麼優點呢？下面我們就給大家介紹一下這個概念。
當然，複合性神經網路和深度神經網路不同，複合性模型需要結構化的表徵，其中要顯式地表示出物件的結構和子結構。複合性模型也就擁有了外推到未曾見過的資料，對系統做推理、干涉和診斷，以及對於同樣的知識結構回答不同問題的能力。
而複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，複合性神經網路的識別能力高於深度神經網路的能力，深度神經網路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，要推測最後一張的內容；影象之間的變化規律是複合性的，而且會有干擾。對於神經模組網路之類的自然語言模型，由於它們具有動態的網路結構，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路。
當然，複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，也就比深度神經網路這樣的黑盒模型更難以被欺騙。但是複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，複合性模型還需要搭配物體和場景的生成式模型。按分類生成影象到現在都還是乙個有難度的課題。
當然還有更基礎的知識，也就是說處理組合**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影象的對應關係。我們在這篇文章中給大家介紹了很多關於複合性模型的優點，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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