Neural Structured Learning (NSL) estas kadro en TensorFlow kiu enkalkulas la trejnadon de neŭralaj retoj uzantaj strukturitajn signalojn aldone al normaj trajto-enigaĵoj. La strukturitaj signaloj povas esti reprezentitaj kiel grafeoj, kie nodoj egalrilatas al kazoj kaj randoj kaptas rilatojn inter ili. Tiuj grafeoj povas esti uzitaj por ĉifri diversajn specojn de informoj, kiel ekzemple simileco, hierarkio aŭ proksimeco, kaj povas esti utiligitaj por reguligi la trejnadprocezon de neŭralaj retoj.
La strukturenigo en Neural Structured Learning ja povas esti utiligita por reguligi la trejnadon de neŭrala reto. Asimilante la grafik-bazitajn informojn dum trejnado, NSL ebligas al la modelo lerni ne nur de la krudaj enigdatenoj sed ankaŭ de la rilatoj ĉifritaj en la grafeo. Tiu kroma fonto de informoj povas helpi plibonigi la ĝeneraligkapablojn de la modelo, precipe en scenaroj kie etikeditaj datenoj estas limigitaj aŭ bruaj.
Unu ofta maniero utiligi la strukturenigaĵon por reguligo estas helpe de grafeaj reguligteknikoj. Grafreguligo instigas la modelon produkti enkonstruaĵojn kiuj respektas la strukturon de la grafeo, tiel antaŭenigante glatecon kaj konsistencon en la lernitaj reprezentadoj. Tiu reguligperiodo estas tipe aldonita al la perdfunkcio dum trejnado, punante deviojn de la atendataj grafik-bazitaj rilatoj.
Ekzemple, konsideru scenaron, kie vi trejnas neŭralan reton por dokumenta klasifiko. Krom la teksta enhavo de la dokumentoj, vi ankaŭ havas informojn pri la simileco inter dokumentoj laŭ ilia enhavo. Konstruante grafeon kie nodoj reprezentas dokumentojn kaj randoj reprezentas similajn rilatojn, vi povas korpigi ĉi tiun strukturenigaĵon en NSL por gvidi la lernadon. La modelo tiam povas lerni ne nur klasifiki dokumentojn surbaze de ilia enhavo sed ankaŭ enkalkuli la dokumentsimilecojn ĉifritajn en la grafeo.
Krome, la strukturenigaĵo povas esti precipe utila en scenaroj kie la datenoj elmontras naturan grafeostrukturon, kiel ekzemple sociaj retoj, citaĵoretoj, aŭ biologiaj retoj. Kaptante la enecajn rilatojn en la datenoj tra la grafeo, NSL povas helpi reguligi la trejnadprocezon kaj plibonigi la efikecon de la modelo en taskoj kiuj implikas ekspluati ĉi tiujn rilatojn.
La strukturenigaĵo en Neural Structured Learning povas esti efike uzita por reguligi la trejnadon de neŭrala reto asimilante grafik-bazitajn informojn kiu kompletigas la krudajn enigdatenojn. Tiu reguligtekniko povas plibonigi la ĝeneraligkapablojn kaj efikecon de la modelo, precipe en scenaroj kie strukturitaj signaloj estas haveblaj kaj povas disponigi valorajn sciojn por lernado.
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