Grafiekregulasie is 'n fundamentele tegniek in masjienleer wat die bou van 'n grafiek behels waar nodusse datapunte voorstel en rande verwantskappe tussen die datapunte verteenwoordig. In die konteks van Neural Structured Learning (NSL) met TensorFlow, word die grafiek saamgestel deur te definieer hoe datapunte verbind word op grond van hul ooreenkomste of verwantskappe. Die verantwoordelikheid om hierdie grafiek te skep lê by die datawetenskaplike of masjienleeringenieur wat die model ontwerp.
Om 'n grafiek vir grafiekregulasie in NSL te bou, word die volgende stappe tipies gevolg:
1. Verteenwoordiging van data: Die eerste stap is om die datapunte in 'n geskikte formaat voor te stel. Dit kan die enkodering van die datapunte as kenmerkvektore of inbeddings behels wat relevante inligting oor die data vasvang.
2. Ooreenkomstigheidsmaatstaf: Vervolgens word 'n ooreenkomsmaatstaf gedefinieer om die verwantskappe tussen datapunte te kwantifiseer. Dit kan gebaseer wees op verskeie maatstawwe soos Euklidiese afstand, cosinus-ooreenkoms of grafiek-gebaseerde maatstawwe soos kortste paaie.
3. Drempel: Afhangende van die ooreenkomsmaatstaf wat gebruik word, kan 'n drempel toegepas word om te bepaal watter datapunte in die grafiek verbind is. Datapunte met ooreenkomste bo die drempel word deur rande in die grafiek verbind.
4. Grafiekkonstruksie: Deur die berekende ooreenkomste en drempels te gebruik, word 'n grafiekstruktuur gekonstrueer waar nodusse datapunte voorstel en rande die verwantskappe tussen hulle verteenwoordig. Hierdie grafiek dien as die basis vir die toepassing van grafiekregulasietegnieke in die NSL-raamwerk.
5. Inkorporering in die model: Sodra die grafiek gekonstrueer is, word dit geïntegreer in die masjienleermodel as 'n regulasieterm. Deur gebruik te maak van die grafiekstruktuur tydens opleiding, kan die model leer uit beide die data en die verwantskappe wat in die grafiek geënkodeer is, wat lei tot verbeterde veralgemeningsprestasie.
Byvoorbeeld, in 'n semi-toesig leertaak waar gemerkte en ongemerkte datapunte beskikbaar is, kan grafiekregulasie help om etiketinligting deur die grafiek te versprei om die model se voorspellings oor ongeëtiketteerde datapunte te verbeter. Deur gebruik te maak van die verhoudings tussen datapunte, kan die model 'n meer robuuste voorstelling aanleer wat die onderliggende struktuur van die dataverspreiding vasvang.
Grafiekregulasie in die konteks van NSL met TensorFlow behels die bou van 'n grafiek waar nodusse datapunte verteenwoordig en rande verwantskappe tussen die datapunte verteenwoordig. Die verantwoordelikheid om hierdie grafiek te skep lê by die datawetenskaplike of masjienleeringenieur, wat die datavoorstelling, ooreenkomsmaatstaf, drempelwaarde en grafiekkonstruksiestappe definieer om die grafiek in die masjienleermodel in te sluit vir verbeterde werkverrigting.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan 'n mens 'n inbeddingslaag gebruik om outomaties behoorlike asse toe te ken vir 'n plot van voorstelling van woorde as vektore?
- Wat is die doel van maksimum poel in 'n CNN?
- Hoe word die kenmerk-onttrekkingsproses in 'n konvolusionele neurale netwerk (CNN) toegepas op beeldherkenning?
- Is dit nodig om 'n asynchrone leerfunksie te gebruik vir masjienleermodelle wat in TensorFlow.js loop?
- Wat is die TensorFlow Keras Tokenizer API maksimum aantal woorde parameter?
- Kan TensorFlow Keras Tokenizer API gebruik word om die mees algemene woorde te vind?
- Wat is TOCO?
- Wat is die verwantskap tussen 'n aantal tydperke in 'n masjienleermodel en die akkuraatheid van voorspelling van die loop van die model?
- Produseer die pakket bure API in Neural Structured Learning van TensorFlow 'n uitgebreide opleidingsdatastel gebaseer op natuurlike grafiekdata?
- Wat is die pakket bure API in neurale gestruktureerde leer van TensorFlow?
Sien meer vrae en antwoorde in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals