Kio estas la paka najbara API en Neŭrala Strukturita Lernado de TensorFlow?
La paka najbara API en Neural Structured Learning (NSL) de TensorFlow estas decida trajto, kiu plibonigas la trejnadon per naturaj grafikaĵoj. En NSL, la pack najbaroj API faciligas la kreadon de trejnaj ekzemploj agregante informojn de najbaraj nodoj en grafeostrukturo. Ĉi tiu API estas precipe utila kiam oni traktas grafe-strukturitajn datumojn,
Ĉu Naturaj grafikaĵoj inkluzivas Kunokazajn grafikaĵojn, citaĵojn aŭ tekstajn grafikaĵojn?
Naturaj grafeoj ampleksas varian gamon da grafeostrukturoj kiuj modeligas rilatojn inter unuoj en diversaj real-mondaj scenaroj. Kunokazaj grafeoj, citaĵografeoj kaj tekstaj grafikaĵoj estas ĉiuj ekzemploj de naturaj grafeoj kiuj kaptas malsamajn specojn de rilatoj kaj estas vaste uzitaj en malsamaj aplikoj ene de la kampo de Artefarita Inteligenteco. Kunokazaj grafeoj reprezentas la kunokazon
- eldonita en Artefarita inteligento, Fundamentoj de EITC/AI/TFF TensorFlow, Neŭrala Strukturita Lernado kun TensorFlow, Trejnado per naturaj grafeoj
Kiel la neŭrala strukturita lernadkadro korpigas strukturitajn informojn en neŭralaj retoj?
La neŭrala strukturita lernadkadro estas potenca ilo kiu permesas la enkorpiĝon de strukturitaj informoj en neŭralaj retoj. Ĉi tiu kadro estas dizajnita por plibonigi la lernprocezon utiligante kaj la nestrukturitajn datenojn kaj la strukturitajn informojn asociitajn kun ĝi. Kombinante la fortojn de neŭralaj retoj kaj strukturitaj datumoj, la kadro ebligas pli