Ang mga natural na graph ay sumasaklaw sa magkakaibang hanay ng mga istruktura ng graph na nagmomodelo ng mga ugnayan sa pagitan ng mga entity sa iba't ibang senaryo sa totoong mundo. Ang mga co-occurrence graph, citation graph, at text graph ay lahat ng mga halimbawa ng natural na mga graph na kumukuha ng iba't ibang uri ng mga relasyon at malawakang ginagamit sa iba't ibang mga aplikasyon sa loob ng larangan ng Artificial Intelligence.
Ang mga co-occurrence graph ay kumakatawan sa co-occurrence ng mga item sa loob ng isang partikular na konteksto. Karaniwang ginagamit ang mga ito sa mga gawain sa pagpoproseso ng natural na wika tulad ng mga pag-embed ng salita, kung saan ang mga salitang madalas magkasabay sa magkatulad na konteksto ay kinakatawan ng mas malapit sa isa't isa sa graph. Halimbawa, sa isang text corpus, kung ang mga salitang "pusa" at "aso" ay madalas na lumalabas nang magkasama, maiuugnay ang mga ito sa co-occurrence graph, na nagsasaad ng matibay na ugnayan sa pagitan nila batay sa kanilang mga pattern ng co-occurrence.
Ang mga citation graph, sa kabilang banda, ay nagpapakita ng mga ugnayan sa pagitan ng mga akademikong papel sa pamamagitan ng mga pagsipi. Ang bawat node sa graph ay kumakatawan sa isang papel, at ang mga gilid ay nagpapahiwatig ng mga pagsipi sa pagitan ng mga papel. Ang mga graph ng pagsipi ay mahalaga para sa mga gawain tulad ng mga sistema ng rekomendasyong pang-akademiko, kung saan ang pag-unawa sa mga ugnayan ng pagsipi sa pagitan ng mga papel ay makakatulong sa pagtukoy ng may-katuturang pananaliksik at pagbuo ng mga graph ng kaalaman upang mapahusay ang pagkuha ng impormasyon.
Ang mga text graph ay isa pang mahalagang uri ng natural na graph na kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga textual na entity gaya ng mga pangungusap, talata, o dokumento. Ang mga graph na ito ay kumukuha ng mga semantikong ugnayan sa pagitan ng mga unit ng teksto at ginagamit sa mga gawain tulad ng pagbubuod ng dokumento, pagsusuri ng damdamin, at pag-uuri ng teksto. Sa pamamagitan ng pagrepresenta ng textual na data bilang isang graph, nagiging mas madali ang paglalapat ng mga algorithm na nakabatay sa graph para sa iba't ibang gawain sa pagproseso ng natural na wika.
Sa konteksto ng Neural Structured Learning sa TensorFlow, ang pagsasanay na may mga natural na graph ay kinabibilangan ng paggamit ng mga likas na istrukturang ito upang mapahusay ang proseso ng pag-aaral. Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga diskarte sa regularization na nakabatay sa graph sa pagsasanay sa neural network, epektibong makukuha ng mga modelo ang relational na impormasyon na nasa natural na mga graph. Ito ay maaaring humantong sa pinahusay na generalization, katatagan, at pagganap, lalo na sa mga gawain kung saan gumaganap ng mahalagang papel ang relational na impormasyon.
Bilang pagbubuod, ang mga natural na graph, kabilang ang mga co-occurrence graph, citation graph, at text graph, ay mga mahahalagang bahagi sa iba't ibang AI application, na nagbibigay ng mahahalagang insight sa mga relasyon at istrukturang nasa real-world na data. Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga natural na graph sa proseso ng pagsasanay, ang Neural Structured Learning kasama ang TensorFlow ay nag-aalok ng isang makapangyarihang framework para magamit ang relational na impormasyon na naka-embed sa mga graph na ito para sa pinahusay na pag-aaral at pagganap ng modelo.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Paano magagamit ng isang tao ang isang layer ng pag-embed upang awtomatikong magtalaga ng mga wastong axes para sa isang plot ng representasyon ng mga salita bilang mga vector?
- Ano ang layunin ng max pooling sa isang CNN?
- Paano inilalapat ang proseso ng pagkuha ng tampok sa isang convolutional neural network (CNN) sa pagkilala ng imahe?
- Kailangan bang gumamit ng asynchronous learning function para sa mga machine learning model na tumatakbo sa TensorFlow.js?
- Ano ang maximum na bilang ng mga salita ng parameter ng TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Maaari bang magamit ang TensorFlow Keras Tokenizer API upang mahanap ang pinakamadalas na salita?
- Ano ang TOCO?
- Ano ang kaugnayan sa pagitan ng ilang panahon sa isang machine learning model at ang katumpakan ng hula mula sa pagpapatakbo ng modelo?
- Gumagawa ba ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ng augmented training dataset batay sa natural na data ng graph?
- Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals