Grafiko reguliavimas yra pagrindinė mašininio mokymosi technika, kuri apima grafiko, kuriame mazgai žymi duomenų taškus, o kraštai – ryšius tarp duomenų taškų, sudarymą. Neuroninio struktūrinio mokymosi (NSL) su TensorFlow kontekste diagrama sudaroma apibrėžiant, kaip duomenų taškai sujungiami pagal jų panašumus arba ryšius. Už šios grafikos kūrimą atsako duomenų mokslininkas arba mašininio mokymosi inžinierius, kuris kuria modelį.
Norint sukurti grafiką, skirtą grafiko reguliavimui NSL, paprastai atliekami šie veiksmai:
1. Duomenų pateikimas: Pirmas žingsnis yra pateikti duomenų taškus tinkamu formatu. Tai gali apimti duomenų taškų kodavimą kaip funkcijų vektorius arba įterpimus, kurie fiksuoja svarbią informaciją apie duomenis.
2. Panašumo matas: Toliau apibrėžiamas panašumo matas, siekiant kiekybiškai įvertinti duomenų taškų ryšius. Tai gali būti pagrįsta įvairiomis metrikomis, tokiomis kaip Euklido atstumas, kosinuso panašumas arba grafikais pagrįsti matai, pvz., trumpiausi keliai.
3. Slenkstis: atsižvelgiant į naudojamą panašumo matą, slenkstis gali būti taikomas siekiant nustatyti, kurie duomenų taškai yra sujungti diagramoje. Duomenų taškai, kurių panašumai viršija slenkstį, grafike sujungiami briaunomis.
4. Grafiko konstrukcija: Naudojant apskaičiuotus panašumus ir slenksčius, sukuriama grafiko struktūra, kurioje mazgai žymi duomenų taškus, o kraštai – ryšius tarp jų. Šis grafikas yra pagrindas taikant grafų įteisinimo metodus NSL sistemoje.
5. Įtraukimas į modelį: Sukūrus grafiką, jis integruojamas į mašininio mokymosi modelį kaip reguliavimo terminas. Naudodamiesi grafiko struktūra mokymo metu, modelis gali mokytis ir iš duomenų, ir iš grafike užkoduotų ryšių, todėl pagerėja apibendrinimo efektyvumas.
Pavyzdžiui, atliekant pusiau prižiūrimą mokymosi užduotį, kurioje yra pažymėti ir nepažymėti duomenų taškai, grafiko reguliavimas gali padėti skleisti etiketės informaciją diagramoje, kad būtų pagerintos modelio prognozės nepažymėtuose duomenų taškuose. Naudodamas ryšius tarp duomenų taškų, modelis gali išmokti patikimesnį vaizdą, kuris fiksuoja pagrindinę duomenų paskirstymo struktūrą.
Grafiko sureguliavimas NSL kontekste su TensorFlow apima grafiko, kuriame mazgai vaizduoja duomenų taškus, o kraštai – ryšius tarp duomenų taškų, sudarymą. Už šios grafikos kūrimą atsako duomenų mokslininkas arba mašininio mokymosi inžinierius, kuris apibrėžia duomenų atvaizdavimą, panašumo matą, slenkstį ir grafiko sudarymo veiksmus, kad grafiką įtrauktų į mašininio mokymosi modelį, kad būtų pagerintas našumas.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/TFF „TensorFlow“ pagrindai:
- Kaip galima naudoti įterpimo sluoksnį, kad automatiškai priskirtų tinkamas ašis žodžių, kaip vektorių, vaizdavimo diagramai?
- Koks yra maksimalaus telkimo tikslas CNN?
- Kaip funkcijų ištraukimo procesas konvoliuciniame neuroniniame tinkle (CNN) taikomas vaizdo atpažinimui?
- Ar TensorFlow.js veikiantiems mašininio mokymosi modeliams būtina naudoti asinchroninio mokymosi funkciją?
- Koks yra TensorFlow Keras Tokenizer API maksimalaus žodžių skaičiaus parametras?
- Ar TensorFlow Keras Tokenizer API galima naudoti ieškant dažniausiai pasitaikančių žodžių?
- Kas yra TOCO?
- Koks ryšys tarp kelių mašininio mokymosi modelio epochų ir modelio veikimo prognozės tikslumo?
- Ar „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API sukuria papildytą mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals