Neironu strukturētā mācīšanās (NSL) ir TensorFlow ietvars, kas ļauj apmācīt neironu tīklus, izmantojot strukturētus signālus papildus standarta funkciju ievadēm. Strukturētos signālus var attēlot kā grafikus, kur mezgli atbilst gadījumiem un malas uztver attiecības starp tiem. Šos grafikus var izmantot, lai kodētu dažāda veida informāciju, piemēram, līdzību, hierarhiju vai tuvumu, un tos var izmantot, lai normalizētu neironu tīklu apmācības procesu.
Neironu strukturētās mācīšanās struktūras ievadi patiešām var izmantot, lai normalizētu neironu tīkla apmācību. Apmācības laikā iekļaujot uz grafiku balstītu informāciju, NSL ļauj modelim mācīties ne tikai no neapstrādātajiem ievades datiem, bet arī no grafikā kodētajām attiecībām. Šis papildu informācijas avots var palīdzēt uzlabot modeļa vispārināšanas iespējas, jo īpaši gadījumos, kad marķētie dati ir ierobežoti vai trokšņaini.
Viens izplatīts veids, kā izmantot struktūras ievadi regularizācijai, ir grafu regularizācijas paņēmienu izmantošana. Grafika regularizācija mudina modeli radīt iegulumus, kas respektē grafika struktūru, tādējādi veicinot apgūto attēlojumu vienmērīgumu un konsekvenci. Šis regulēšanas termins parasti tiek pievienots zaudējuma funkcijai apmācības laikā, sodot par novirzēm no paredzamajām grafikā balstītām attiecībām.
Piemēram, apsveriet scenāriju, kurā jūs apmācāt neironu tīklu dokumentu klasifikācijai. Papildus dokumentu teksta saturam jums ir arī informācija par dokumentu līdzību, pamatojoties uz to saturu. Izveidojot grafiku, kurā mezgli attēlo dokumentus un malas apzīmē līdzības attiecības, varat iekļaut šo struktūras ievadi NSL, lai vadītu mācību procesu. Pēc tam modelis var iemācīties ne tikai klasificēt dokumentus, pamatojoties uz to saturu, bet arī ņemt vērā grafikā iekodētās dokumentu līdzības.
Turklāt struktūras ievade var būt īpaši noderīga scenārijos, kuros datiem ir dabiska grafika struktūra, piemēram, sociālajos tīklos, citēšanas tīklos vai bioloģiskajos tīklos. Tverot datos raksturīgās attiecības, izmantojot grafiku, NSL var palīdzēt sakārtot apmācības procesu un uzlabot modeļa veiktspēju uzdevumos, kas ietver šo attiecību izmantošanu.
Neironu strukturētās mācīšanās struktūras ievadi var efektīvi izmantot, lai normalizētu neironu tīkla apmācību, iekļaujot uz grafiku balstītu informāciju, kas papildina neapstrādātos ievades datus. Šis regulēšanas paņēmiens var uzlabot modeļa vispārināšanas iespējas un veiktspēju, jo īpaši gadījumos, kad ir pieejami strukturēti signāli, un tas var sniegt vērtīgu ieskatu mācībās.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/TFF TensorFlow pamati:
- Kā var izmantot iegulšanas slāni, lai automātiski piešķirtu pareizas asis vārdu kā vektoru attēlojuma diagrammai?
- Kāds ir maksimālās apvienošanas mērķis CNN?
- Kā attēlu atpazīšanai tiek izmantots funkciju ieguves process konvolucionālajā neironu tīklā (CNN)?
- Vai mašīnmācīšanās modeļiem, kas darbojas TensorFlow.js, ir jāizmanto asinhronā mācīšanās funkcija?
- Kāds ir TensorFlow Keras Tokenizer API maksimālā vārdu skaita parametrs?
- Vai TensorFlow Keras Tokenizer API var izmantot, lai atrastu biežākos vārdus?
- Kas ir TOCO?
- Kāda ir saistība starp vairākiem mašīnmācīšanās modeļa laikmetiem un modeļa palaišanas prognozēšanas precizitāti?
- Vai paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā mācībā rada paplašinātu apmācības datu kopu, kuras pamatā ir dabiskie diagrammas dati?
- Kas ir paketes kaimiņu API TensorFlow neironu strukturētajā apmācībā?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals