Neural Structured Learning (NSL) yra mašininio mokymosi sistema, integruojanti struktūrinius signalus į mokymo procesą. Šie struktūriniai signalai paprastai vaizduojami kaip grafikai, kur mazgai atitinka egzempliorius arba ypatybes, o kraštai fiksuoja ryšius arba panašumus tarp jų. „TensorFlow“ kontekste NSL leidžia įtraukti grafiko reguliavimo metodus treniruojant neuroninius tinklus, panaudojant grafike užkoduotą informaciją, siekiant pagerinti modelio apibendrinimą ir patikimumą.
Vienas dažnai kylantis klausimas yra tai, ar NSL galima naudoti su duomenimis, kuriems nėra natūralaus grafiko. Atsakymas yra taip, NSL vis tiek gali būti veiksmingai taikomas net tada, kai duomenyse nėra aiškios grafikos. Tokiais atvejais galite sudaryti grafiką, pagrįstą būdinga duomenų struktūra arba ryšiais. Pavyzdžiui, atlikdami teksto klasifikavimo užduotis galite sudaryti grafiką, kuriame mazgai žymi žodžius arba sakinius, o kraštai nurodo semantinį panašumą arba bendrų įvykių modelius.
Be to, NSL suteikia galimybę lanksčiai apibrėžti tinkintus grafiko kūrimo mechanizmus, pritaikytus konkrečioms duomenų savybėms. Tai leidžia užfiksuoti konkrečiam domenui būdingas žinias arba priklausomybes, kurios gali būti neaiškios vien iš neapdorotų įvesties funkcijų. Įtraukus tokias srities žinias į mokymo procesą, NSL leidžia neuroniniam tinklui veiksmingiau mokytis iš duomenų ir geriau prognozuoti.
Tais atvejais, kai natūralaus grafiko nėra arba jis lengvai pasiekiamas, NSL siūlo galingą įrankį mokymosi procesui praturtinti, įvesdama struktūrizuotus signalus, koduojančius vertingos informacijos, nei gali perteikti neapdorotos funkcijos. Tai gali pagerinti modelio našumą, ypač atliekant užduotis, kai ryšiai arba priklausomybės tarp atvejų atlieka lemiamą vaidmenį numatymo tikslumui.
Norėdami iliustruoti šią koncepciją, apsvarstykite rekomendacijų sistemą, kurioje vartotojai sąveikauja su elementais. Nors neapdorotus duomenis gali sudaryti vartotojo elementų sąveikos, be aiškaus grafiko atvaizdavimo, NSL gali sukurti grafiką, kuriame vartotojai ir elementai yra mazgai, sujungti kraštais, rodančiais sąveiką. Išmokydama rekomendacijų modelį su šiuo grafiko sureguliavimu, sistema gali panaudoti numanomus vartotojų ir elementų ryšius, kad pateiktų labiau suasmenintas ir tikslesnes rekomendacijas.
Neuroninį struktūrinį mokymąsi galima efektyviai panaudoti su duomenimis, kuriems trūksta natūralaus grafiko, sukuriant pasirinktinius grafikus, pagrįstus duomenims būdinga struktūra arba konkrečios srities žiniomis. Šis metodas pagerina mokymosi procesą įtraukdamas vertingus struktūrinius signalus, o tai pagerina modelio apibendrinimą ir našumą atliekant įvairias mašininio mokymosi užduotis.
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