Neural Structured Learning (NSL) estas maŝinlernada kadro evoluigita fare de Google kiu permesas la trejnadon de neŭralaj retoj uzantaj strukturitajn signalojn aldone al normaj trajto-enigaĵoj. Tiu kadro estas precipe utila en scenaroj kie la datenoj havas enecan strukturon kiu povas esti ekspluatita por plibonigi modelefikecon. En la kunteksto de havi multajn bildojn de katoj kaj hundoj, NSL povas esti aplikita por plifortigi la lernadon integrigante rilatojn inter la bildoj en la trejnadprocezon.
Unu maniero kiel NSL povas esti aplikita en tiu scenaro estas per la uzo de grafeoregularo. Grafika reguligo implikas konstrui grafeon kie nodoj reprezentas datenpunktojn (bildoj de katoj kaj hundoj en tiu kazo) kaj randoj reprezentas rilatojn inter la datenpunktoj. Tiuj rilatoj povas esti difinitaj surbaze de simileco inter bildoj, kiel ekzemple bildoj kiuj estas vide similaj estante ligitaj per rando en la grafeo. Enkorpigante ĉi tiun grafikan strukturon en la trejnan procezon, NSL instigas la modelon lerni reprezentadojn, kiuj respektas la rilatojn inter la bildoj, kondukante al plibonigita ĝeneraligo kaj fortikeco.
Dum trejnado de neŭrala reto uzanta NSL kun grafeoregulado, la modelo lernas ne nur de la krudaj pikselaj valoroj de la bildoj sed ankaŭ de la rilatoj koditaj en la grafeo. Tio povas helpi la modelon ĝeneraligi pli bone al neviditaj datenoj, ĉar ĝi lernas kapti la subesta strukturo de la datenoj preter nur individuaj ekzemploj. En la kunteksto de bildoj de katoj kaj hundoj, tio povus signifi ke la modelo lernas trajtojn kiuj estas specifaj por ĉiu klaso sed ankaŭ kaptas similecojn kaj diferencojn inter la du klasoj bazitaj sur la rilatoj en la grafikaĵo.
Por respondi la demandon ĉu NSL povas produkti novajn bildojn surbaze de ekzistantaj bildoj, estas grave klarigi, ke NSL mem ne generas novajn bildojn. Anstataŭe, NSL kutimas plifortigi la trejnadprocezon de neŭrala reto integrigante strukturitajn signalojn, kiel ekzemple grafikaj rilatoj, en la lernadon. La celo de NSL estas plibonigi la kapablon de la modelo lerni de la datenoj kiujn ĝi estas disponigita, prefere ol generi novajn datenpunktojn.
NSL povas esti aplikita al trejnado de neŭralaj retoj sur datenserioj kun strukturitaj rilatoj, kiel ekzemple bildoj de katoj kaj hundoj, per asimilado de grafeoregulado por kapti la subesta strukturo de la datenoj. Ĉi tio povas konduki al plibonigita modelefikeco kaj ĝeneraligo utiligante la rilatojn inter datenpunktoj aldone al la krudaj trajtoj de la datenoj.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kiel oni povas uzi enkonstruan tavolon por aŭtomate asigni taŭgajn aksojn por intrigo de reprezentado de vortoj kiel vektoroj?
- Kio estas la celo de maksimuma kunigo en CNN?
- Kiel estas la procedo de eltiro de trajto en konvolucia neŭrala reto (CNN) aplikata al bildrekono?
- Ĉu necesas uzi nesinkronan lernan funkcion por maŝinlernado-modeloj, kiuj funkcias en TensorFlow.js?
- Kio estas la parametro de maksimuma nombro da vortoj de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Ĉu TensorFlow Keras Tokenizer API povas esti uzata por trovi plej oftajn vortojn?
- Kio estas TOCO?
- Kio estas la rilato inter kelkaj epokoj en maŝinlernada modelo kaj la precizeco de antaŭdiro de funkciado de la modelo?
- Ĉu la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow produktas pliigitan trejnan datumon bazitan sur naturaj grafikaj datumoj?
- Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals