Grafreguligo estas fundamenta tekniko en maŝinlernado kiu implikas konstrui grafeon kie nodoj reprezentas datenpunktojn kaj randoj reprezentas rilatojn inter la datenpunktoj. En la kunteksto de Neural Structured Learning (NSL) kun TensorFlow, la grafeo estas konstruita difinante kiel datenpunktoj estas ligitaj surbaze de siaj similecoj aŭ rilatoj. La respondeco krei ĉi tiun grafikaĵon estas la datuma sciencisto aŭ maŝinlernado-inĝeniero, kiu desegnas la modelon.
Por konstrui grafeon por grafea reguligo en NSL, la sekvaj paŝoj estas tipe sekvitaj:
1. Datuma Reprezentado: La unua paŝo estas reprezenti la datumpunktojn en taŭga formato. Tio povus impliki kodi la datenpunktojn kiel trajtovektoroj aŭ enkonstruadoj kiuj kaptas signifajn informojn pri la datenoj.
2. Simileco-Mezuro: Poste, similecmezuro estas difinita por kvantigi la rilatojn inter datenpunktoj. Tio povus esti bazita sur diversaj metrikoj kiel ekzemple eŭklida distanco, kosinusosimileco, aŭ grafe-bazitaj mezuroj kiel plej mallongaj padoj.
3. Sojlado: Depende de la similecmezuro uzita, sojlo povas esti aplikita por determini kiuj datenpunktoj estas ligitaj en la grafeo. Datumpunktoj kun similecoj super la sojlo estas ligitaj per randoj en la grafeo.
4. Grafika Konstruo: Uzante la komputitajn similecojn kaj sojlon, grafeostrukturo estas konstruita kie nodoj reprezentas datenpunktojn kaj randoj reprezentas la rilatojn inter ili. Ĉi tiu grafeo funkcias kiel bazo por aplikado de grafeaj reguligaj teknikoj en la NSL-kadro.
5. Enkorpiĝo en la Modelon: Post kiam la grafeo estas konstruita, ĝi estas integrita en la maŝinlernadmodelon kiel reguligperiodo. Utiligante la grafeostrukturon dum trejnado, la modelo povas lerni de kaj la datenoj kaj la rilatoj ĉifritaj en la grafeo, kondukante al plibonigita ĝeneraliga efikeco.
Ekzemple, en semi-kontrolita lernadotasko kie etikeditaj kaj neetikeditaj datenpunktoj estas haveblaj, grafeoregularo povas helpi disvastigi etikedinformojn tra la grafeo por plifortigi la prognozojn de la modelo pri neetikeditaj datenpunktoj. Utiligante la rilatojn inter datenpunktoj, la modelo povas lerni pli fortikan reprezentadon kiu kaptas la subesta strukturo de la datumdistribuo.
Grafika reguligo en la kunteksto de NSL kun TensorFlow implikas konstrui grafeon kie nodoj reprezentas datenpunktojn kaj randoj reprezentas rilatojn inter la datenpunktoj. La respondeco krei ĉi tiun grafeon kuŝas ĉe la datumsciencisto aŭ maŝinlernado-inĝeniero, kiu difinas la datuman reprezenton, similecan mezuron, sojlon kaj grafe-konstruajn paŝojn por korpigi la grafeon en la maŝinlernadmodelon por plibonigita efikeco.
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