Neural Structured Learning (NSL) on masinõppe raamistik, mis integreerib struktureeritud signaalid koolitusprotsessi. Neid struktureeritud signaale esitatakse tavaliselt graafikutena, kus sõlmed vastavad eksemplaridele või tunnustele ning servad kajastavad nendevahelisi seoseid või sarnasusi. TensorFlow kontekstis võimaldab NSL lisada närvivõrkude treenimise ajal graafiku reguleerimise tehnikaid, võimendades graafikus kodeeritud teavet, et parandada mudeli üldistust ja töökindlust.
Üks levinud küsimus on, kas NSL-i saab kasutada andmetega, mille jaoks puudub loomulik graafik. Vastus on jah, NSL-i saab endiselt tõhusalt rakendada isegi siis, kui andmetes pole selget graafikut. Sellistel juhtudel saate koostada graafiku, mis põhineb andmete olemuslikul struktuuril või seostel. Näiteks teksti klassifitseerimise ülesannetes saate koostada graafiku, kus sõlmed tähistavad sõnu või lauseid ja servad tähistavad semantilist sarnasust või koosesinemismustreid.
Lisaks pakub NSL paindlikkust kohandatud graafiku koostamise mehhanismide määratlemiseks, mis on kohandatud andmete spetsiifilistele omadustele. See võimaldab teil jäädvustada domeenispetsiifilisi teadmisi või sõltuvusi, mis ei pruugi ilmneda ainult töötlemata sisendfunktsioonidest. Lisades sellised domeeniteadmised koolitusprotsessi, võimaldab NSL närvivõrgul andmetest tõhusamalt õppida ja paremaid prognoose teha.
Stsenaariumide korral, kus loomulikku graafikut pole või mis on kergesti kättesaadavad, pakub NSL võimsat tööriista õppeprotsessi rikastamiseks, tutvustades struktureeritud signaale, mis kodeerivad väärtuslikku teavet, mis ületab töötlemata funktsioonide edastamise. See võib kaasa tuua parema mudeli jõudluse, eriti ülesannete puhul, kus eksemplaridevahelised seosed või sõltuvused mängivad ennustuse täpsuses otsustavat rolli.
Selle kontseptsiooni täiendavaks illustreerimiseks kaaluge soovituste süsteemi, kus kasutajad üksustega suhtlevad. Ehkki toorandmed võivad koosneda kasutaja-üksuse interaktsioonidest, võib NSL ilma selgesõnalise graafikuta koostada graafiku, kus kasutajad ja üksused on sõlmed, mis on ühendatud interaktsiooni tähistavate servadega. Koolitades soovitusmudelit selle graafiku reguleerimisega, saab süsteem võimendada kasutajate ja üksuste vahelisi kaudseid suhteid, et anda isikupärasemaid ja täpsemaid soovitusi.
Neuraalset struktureeritud õpet saab tõhusalt kasutada andmetega, millel puudub loomulik graafik, koostades kohandatud graafikud, mis põhinevad andmete olemuslikul struktuuril või domeenispetsiifilistel teadmistel. See lähenemisviis täiustab õppeprotsessi, kaasates väärtuslikke struktureeritud signaale, mis parandab mudeli üldistamist ja jõudlust erinevates masinõppeülesannetes.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/TFF TensorFlow põhialused:
- Kuidas saab manustamiskihti kasutada, et määrata automaatselt õiged teljed sõnade vektoriteks esitamise graafikule?
- Mis on CNN-i maksimaalse ühendamise eesmärk?
- Kuidas rakendatakse konvolutsioonilise närvivõrgu (CNN) funktsioonide eraldamise protsessi kujutise tuvastamisel?
- Kas TensorFlow.js-s töötavate masinõppemudelite jaoks on vaja kasutada asünkroonset õppefunktsiooni?
- Mis on TensorFlow Keras Tokenizer API maksimaalse sõnade arvu parameeter?
- Kas TensorFlow Keras Tokenizer API-t saab kasutada kõige sagedamini esinevate sõnade leidmiseks?
- Mis on TOCO?
- Milline on seos masinõppemudeli mitme ajastu ja mudeli käitamise ennustuse täpsuse vahel?
- Kas TensorFlow neural Structured Learningis pakutav paketinaabrite API loob looduslike graafikute andmetel põhineva täiustatud treeningu andmestiku?
- Mis on TensorFlow neural Structured Learningis paketinaabrite API?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsis