Natūralūs grafikai yra grafiniai realaus pasaulio duomenų atvaizdai, kuriuose mazgai žymi objektus, o briaunos – ryšius tarp šių objektų. Šie grafikai dažniausiai naudojami sudėtingoms sistemoms, tokioms kaip socialiniai tinklai, citavimo tinklai, biologiniai tinklai ir kt., modeliuoti. Natūralūs grafikai fiksuoja sudėtingus duomenų modelius ir priklausomybes, todėl jie yra vertingi atliekant įvairias mašininio mokymosi užduotis, įskaitant neuroninių tinklų mokymą.
Neuroninio tinklo mokymo kontekste gali būti naudojami natūralūs grafikai, siekiant pagerinti mokymosi procesą, įtraukiant santykinę informaciją tarp duomenų taškų. Neural Structured Learning (NSL) su TensorFlow yra sistema, kuri leidžia integruoti natūralius grafikus į neuroninių tinklų mokymo procesą. Naudodamas natūralius grafikus, NSL leidžia neuroniniams tinklams vienu metu mokytis iš funkcijų duomenų ir grafinės struktūros duomenų, o tai pagerina modelio apibendrinimą ir patikimumą.
Natūralių grafikų integravimas į neuroninio tinklo mokymą su NSL apima kelis pagrindinius veiksmus:
1. Grafiko konstrukcija: Pirmas žingsnis yra sukurti natūralų grafiką, fiksuojantį ryšius tarp duomenų taškų. Tai galima padaryti remiantis žiniomis apie domeną arba ištraukiant ryšius iš pačių duomenų. Pavyzdžiui, socialiniame tinkle mazgai gali reikšti asmenis, o kraštai – draugystę.
2. Grafiko reguliavimas: Sukūrus natūralųjį grafiką, jis naudojamas neuroninio tinklo mokymo procesui sureguliuoti. Šis reguliavimas skatina modelį išmokti sklandžiai ir nuosekliai atvaizduoti prijungtus grafiko mazgus. Įgyvendinant šį reguliavimą, modelis gali geriau apibendrinti nematomus duomenų taškus.
3. Grafiko padidinimas: Natūralūs grafikai taip pat gali būti naudojami treniruočių duomenims papildyti, į neuroninio tinklo įvestį įtraukiant diagramomis pagrįstas funkcijas. Tai leidžia modeliui mokytis iš funkcijų duomenų ir santykinės informacijos, užkoduotos schemoje, todėl prognozės yra patikimesnės ir tikslesnės.
4. Grafikų įterpimai: Natūralius grafikus galima naudoti norint išmokti mažo matmens grafiko mazgų įterpimą. Šie įterpimai fiksuoja diagramoje esančią struktūrinę ir santykinę informaciją, kuri gali būti toliau naudojama kaip neuroninio tinklo įvesties ypatybės. Iš grafiko išmokęs prasmingų vaizdų, modelis gali geriau užfiksuoti pagrindinius duomenų modelius.
Natūralūs grafikai gali būti efektyviai naudojami neuroniniams tinklams lavinti, suteikiant papildomos duomenų santykinės informacijos ir struktūrinių priklausomybių. Įtraukiant natūralius grafikus į mokymo procesą su tokiomis sistemomis kaip NSL, neuroniniai tinklai gali pagerinti įvairių mašininio mokymosi užduočių našumą ir apibendrinimą.
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