尽管我不是神经网络或深度学习方面的专家，但我会尝试回答这个问题。

鉴于实际的思想向量（TV）尚不存在，并且可能不切实际或不可能，我认为回答您的问题需要大量的猜想和推测。所以这里...

为了使思想向量在 NN 内部或外部有用，必须对向量值进行归一化，可能使用应用程序问题“框架”的本地上下文。如果没有 NN 来创建新的基线向量值（权重）并对其进行归一化以匹配每个新上下文，任何使用 TV 的非 NN 机械替代方法都必须以某种方式填补这一空白。

NNs 创建的向量值是否可以被替代技术使用？这种技术还能使它们正常化吗？当然。我们只是在谈论由 NN 执行的图灵计算功能。如果神经网络不是魔法，那么应该有其他方法来计算相同的结果——创建或编辑，或使用电视。

这种 NN 的替代品可能是什么？好吧，如果它要塑造向量权重，我怀疑它也必须通过统计迭代和反馈来学习这些值（例如，与逻辑归纳相反）。我怀疑这种机制是否存在，因为它可能在很多方面都与神经网络相似，以至于到目前为止，它似乎过于衍生神经网络而无法获得足够新颖的认可。当然，要像深度网络一样强大，它也必须在不产生太多错误的情况下向前和向后传播学习权重。不是一件容易完成的事情。

不那么雄心勃勃，电视可以简单地用另一种有用的技术来解释吗？我认同。我可以看到一些现有的技术，比如决策树甚至专家系统，导入思想向量并由它们塑造，然后按照它运行。但是这些相同的技术能否有效地创建或修改电视？超出了微不足道的程度，我对此表示怀疑。我认为对于大多数通用学习方法来说，电视是一种过于复杂的知识表示格式，无法使用和创建/修改它们，除非它们采用迭代统计和基于反馈的学习过程，比如神经网络，这将允许新颖和复杂的特征被学习并集成到向量中。