„TensorFlow“ Neural Structured Learning (NSL) paketo kaimynų API iš tikrųjų atlieka lemiamą vaidmenį generuojant išplėstinį mokymo duomenų rinkinį, pagrįstą natūraliais grafiko duomenimis. NSL yra mašininio mokymosi sistema, kuri integruoja grafinės struktūros duomenis į mokymo procesą ir pagerina modelio našumą, panaudojant tiek funkcijų duomenis, tiek grafiko duomenis. Naudodamas paketo kaimynų API, NSL gali efektyviai įtraukti grafiko informaciją į mokymo procesą, todėl modelis yra patikimesnis ir tikslesnis.
Mokant modelį su natūraliais grafiko duomenimis, paketo kaimynų API naudojama mokymo duomenų rinkiniui sukurti, į kurį įtraukiami ir pradiniai ypatybių duomenys, ir diagrama pagrįsta informacija. Šis procesas apima tikslinio mazgo pasirinkimą iš grafiko ir informacijos iš gretimų mazgų kaupimą, kad būtų papildyti funkcijos duomenys. Tai darydamas modelis gali mokytis ne tik iš įvesties ypatybių, bet ir iš ryšių bei jungčių diagramoje, todėl pagerėja apibendrinimas ir numatomas veikimas.
Norėdami iliustruoti šią koncepciją, apsvarstykite scenarijų, kai užduotis yra numatyti vartotojo nuostatas socialiniame tinkle, remiantis jų sąveika su kitais vartotojais. Tokiu atveju paketo kaimynų API gali būti naudojama informacijai iš vartotojo ryšių (kaimynų) apibendrinti socialinėje schemoje, pvz., teigiamai įvertinus, komentarus ir bendrinamą turinį. Įtraukus šią grafiku pagrįstą informaciją į mokymo duomenų rinkinį, modelis gali geriau užfiksuoti pagrindinius duomenų modelius ir priklausomybes, todėl prognozės bus tikslesnės.
Neural Structured Learning of TensorFlow paketo kaimynų API leidžia generuoti papildytą mokymo duomenų rinkinį, kuris sujungia funkcijų duomenis su grafine informacija, taip pagerindamas modelio gebėjimą mokytis iš sudėtingų reliacinių duomenų struktūrų. Naudodamas natūralius grafiko duomenis mokymo procese, NSL įgalina mašininio mokymosi modelius pasiekti puikų našumą atliekant užduotis, susijusias su tarpusavyje sujungtais duomenų elementais.
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?
- Kas yra „TensorFlow Neural Structured Learning“ paketo kaimynų API?
- Ar neuroninis struktūrinis mokymasis gali būti naudojamas su duomenimis, kuriems nėra natūralaus grafiko?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals