Looduslikud graafikud on reaalmaailma andmete graafilised esitused, kus sõlmed tähistavad üksusi ja servad nende olemite vahelisi seoseid. Neid graafikuid kasutatakse tavaliselt keerukate süsteemide, nagu sotsiaalvõrgustikud, tsiteerimisvõrgustikud, bioloogilised võrgustikud ja palju muud, modelleerimiseks. Looduslikud graafikud jäädvustavad andmetes esinevaid keerulisi mustreid ja sõltuvusi, muutes need väärtuslikuks mitmesuguste masinõppeülesannete jaoks, sealhulgas närvivõrkude treenimiseks.
Närvivõrgu koolituse kontekstis saab õppeprotsessi tõhustamiseks kasutada loomulikke graafikuid, lisades andmepunktide vahel relatsiooniteavet. Neural Structured Learning (NSL) koos TensorFlow'ga on raamistik, mis võimaldab integreerida loomulikud graafikud närvivõrkude koolitusprotsessi. Kasutades looduslikke graafikuid, võimaldab NSL närvivõrkudel õppida samaaegselt nii funktsiooniandmetest kui ka graafikupõhisest struktureeritud andmetest, mis parandab mudeli üldistamist ja töökindlust.
Looduslike graafikute integreerimine närvivõrgu koolitusse NSL-iga hõlmab mitut põhietappi:
1. Graafiku ehitus: Esimene samm on luua loomulik graafik, mis fikseerib andmepunktidevahelised seosed. Seda saab teha domeeniteadmiste põhjal või andmetest enestest seoseid eraldades. Näiteks sotsiaalses võrgustikus võivad sõlmed esindada üksikisikuid ja servad sõprust.
2. Graafiku seadustamine: Kui loomulik graaf on koostatud, kasutatakse seda närvivõrgu treeningprotsessi reguleerimiseks. See reguleerimine julgustab mudelit õppima graafiku ühendatud sõlmede sujuvaid ja järjepidevaid esitusi. Seda regulaarsust jõustades saab mudel paremini üldistada nähtamatutele andmepunktidele.
3. Graafiku suurendamine: Looduslikke graafikuid saab kasutada ka treeningandmete täiendamiseks, lisades närvivõrgu sisendisse graafikupõhised funktsioonid. See võimaldab mudelil õppida nii funktsiooniandmetest kui ka graafikus kodeeritud relatsiooniteabest, mis viib tugevamate ja täpsemate prognoosideni.
4. Graafiku manustamine: naturaalseid graafikuid saab kasutada graafiku sõlmede madalamõõtmeliste manustamise õppimiseks. Need manustused hõivavad graafikul oleva struktuuri- ja relatsiooniteabe, mida saab edasi kasutada närvivõrgu sisendfunktsioonidena. Graafikult sisukaid esitusi õppides suudab mudel paremini tabada andmete aluseks olevaid mustreid.
Looduslikke graafikuid saab tõhusalt kasutada närvivõrkude treenimiseks, pakkudes täiendavat relatsiooniteavet ja andmetes sisalduvaid struktuurseid sõltuvusi. Lisades loomulikud graafikud treeningprotsessi selliste raamistikega nagu NSL, võivad närvivõrgud saavutada erinevate masinõppeülesannete parema jõudluse ja üldistuse.
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