Neuroninis struktūrinis mokymasis (NSL) yra „TensorFlow“ sistema, leidžianti treniruoti neuroninius tinklus, naudojant struktūrinius signalus, be standartinių funkcijų įvesties. Struktūriniai signalai gali būti pavaizduoti kaip grafikai, kur mazgai atitinka egzempliorius, o kraštai fiksuoja ryšius tarp jų. Šie grafikai gali būti naudojami koduojant įvairių tipų informaciją, pvz., panašumą, hierarchiją ar artumą, ir gali būti panaudoti norint sureguliuoti neuroninių tinklų mokymo procesą.
Neuroninio struktūrinio mokymosi struktūros įvestis iš tikrųjų gali būti panaudota neuroninio tinklo mokymui sureguliuoti. Įtraukdama grafiko informaciją mokymo metu, NSL leidžia modeliui mokytis ne tik iš neapdorotų įvesties duomenų, bet ir iš grafike užkoduotų ryšių. Šis papildomas informacijos šaltinis gali padėti pagerinti modelio apibendrinimo galimybes, ypač tais atvejais, kai pažymėti duomenys yra riboti arba triukšmingi.
Vienas iš įprastų būdų, kaip panaudoti struktūros įvestį reguliavimui, yra grafų įteisinimo metodų naudojimas. Grafiko reguliavimas skatina modelį sukurti įterpimus, kurie atitinka grafiko struktūrą, taip skatinant išmoktų vaizdų sklandumą ir nuoseklumą. Šis sureguliavimo terminas paprastai pridedamas prie praradimo funkcijos treniruočių metu, o tai bausti už nukrypimus nuo numatytų grafinių santykių.
Pavyzdžiui, apsvarstykite scenarijų, kai mokote neuroninį tinklą dokumentų klasifikavimui. Be dokumentų tekstinio turinio, jūs taip pat turite informacijos apie dokumentų panašumą pagal jų turinį. Sukurdami grafiką, kuriame mazgai vaizduoja dokumentus, o briaunos – panašumo ryšius, galite įtraukti šią struktūros įvestį į NSL, kad vadovautumėte mokymosi procesui. Tada modelis gali išmokti ne tik klasifikuoti dokumentus pagal jų turinį, bet ir atsižvelgti į grafike užkoduotus dokumentų panašumus.
Be to, struktūros įvestis gali būti ypač naudinga tais atvejais, kai duomenys turi natūralią grafiko struktūrą, pvz., socialiniuose tinkluose, citavimo tinkluose ar biologiniuose tinkluose. Grafike fiksuodama būdingus duomenų ryšius, NSL gali padėti sureguliuoti mokymo procesą ir pagerinti modelio našumą atliekant užduotis, susijusias su šių ryšių išnaudojimu.
Neuroninio struktūrinio mokymosi struktūros įvestis gali būti veiksmingai naudojama neuroninio tinklo mokymui sureguliuoti, įtraukiant grafinę informaciją, kuri papildo neapdorotus įvesties duomenis. Šis reguliavimo metodas gali pagerinti modelio apibendrinimo galimybes ir našumą, ypač tais atvejais, kai yra prieinami struktūrizuoti signalai, ir gali suteikti vertingų mokymosi įžvalgų.
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