Neural Structured Learning (NSL) is 'n raamwerk in TensorFlow wat die opleiding van neurale netwerke moontlik maak deur gestruktureerde seine bykomend tot standaard funksie-insette te gebruik. Die gestruktureerde seine kan as grafieke voorgestel word, waar nodusse ooreenstem met gevalle en rande verwantskappe tussen hulle vasvang. Hierdie grafieke kan gebruik word om verskeie tipes inligting te enkodeer, soos ooreenkoms, hiërargie of nabyheid, en kan aangewend word om die opleidingsproses van neurale netwerke te reguleer.
Die struktuurinsette in Neurale Gestruktureerde Leer kan inderdaad gebruik word om die opleiding van 'n neurale netwerk te reguleer. Deur die grafiekgebaseerde inligting tydens opleiding in te sluit, stel NSL die model in staat om nie net uit die rou insetdata te leer nie, maar ook uit die verwantskappe wat in die grafiek geënkodeer is. Hierdie bykomende bron van inligting kan help om die veralgemeningsvermoëns van die model te verbeter, veral in scenario's waar gemerkte data beperk of raserig is.
Een algemene manier om die struktuurinsette vir regularisering te benut, is deur die gebruik van grafiekregulasietegnieke. Grafiekregulasie moedig die model aan om inbeddings te produseer wat die struktuur van die grafiek respekteer, en sodoende gladheid en konsekwentheid in die aangeleerde voorstellings bevorder. Hierdie regulasieterm word tipies by die verliesfunksie gevoeg tydens opleiding, wat afwykings van die verwagte grafiekgebaseerde verwantskappe penaliseer.
Oorweeg byvoorbeeld 'n scenario waar jy 'n neurale netwerk oplei vir dokumentklassifikasie. Benewens die teksinhoud van die dokumente, het jy ook inligting oor die ooreenkoms tussen dokumente op grond van hul inhoud. Deur 'n grafiek te konstrueer waar nodusse dokumente voorstel en rande ooreenkomsverwantskappe verteenwoordig, kan jy hierdie struktuurinvoer in NSL inkorporeer om die leerproses te lei. Die model kan dan leer om nie net dokumente op grond van hul inhoud te klassifiseer nie, maar ook die dokumentooreenkomste wat in die grafiek geënkodeer is, in ag te neem.
Verder kan die struktuurinvoer veral voordelig wees in scenario's waar die data 'n natuurlike grafiekstruktuur vertoon, soos sosiale netwerke, aanhalingsnetwerke of biologiese netwerke. Deur die inherente verwantskappe in die data deur middel van die grafiek vas te lê, kan NSL help om die opleidingsproses te reguleer en die model se prestasie te verbeter op take wat die ontginning van hierdie verhoudings behels.
Die struktuurinsette in neuraal gestruktureerde leer kan effektief gebruik word om die opleiding van 'n neurale netwerk te reguleer deur grafiekgebaseerde inligting in te sluit wat die rou insetdata komplementeer. Hierdie regulariseringstegniek kan die model se veralgemeningsvermoëns en werkverrigting verbeter, veral in scenario's waar gestruktureerde seine beskikbaar is en kan waardevolle insigte vir leer verskaf.
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