Ang mga natural na graph ay mga graphical na representasyon ng real-world na data kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga entity, at ang mga gilid ay tumutukoy sa mga ugnayan sa pagitan ng mga entity na ito. Ang mga graph na ito ay karaniwang ginagamit upang magmodelo ng mga kumplikadong sistema gaya ng mga social network, citation network, biological network, at higit pa. Nakukuha ng mga natural na graph ang masalimuot na pattern at dependency na nasa data, na ginagawang mahalaga ang mga ito para sa iba't ibang gawain sa machine learning, kabilang ang pagsasanay sa mga neural network.
Sa konteksto ng pagsasanay sa neural network, ang mga natural na graph ay maaaring gamitin upang mapahusay ang proseso ng pagkatuto sa pamamagitan ng pagsasama ng relational na impormasyon sa pagitan ng mga punto ng data. Ang Neural Structured Learning (NSL) na may TensorFlow ay isang framework na nagbibigay-daan sa pagsasama ng mga natural na graph sa proseso ng pagsasanay ng mga neural network. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga natural na graph, binibigyang-daan ng NSL ang mga neural network na matuto mula sa parehong data ng tampok at data na nakabalangkas sa graph nang sabay-sabay, na humahantong sa pinahusay na generalization at katatagan ng modelo.
Ang pagsasama ng mga natural na graph sa pagsasanay sa neural network sa NSL ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang:
1. Konstruksyon ng Graph: Ang unang hakbang ay ang pagbuo ng natural na graph na kumukuha ng mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Magagawa ito batay sa kaalaman sa domain o sa pamamagitan ng pagkuha ng mga koneksyon mula sa data mismo. Halimbawa, sa isang social network, ang mga node ay maaaring kumatawan sa mga indibidwal, at ang mga gilid ay maaaring kumatawan sa mga pagkakaibigan.
2. Regularisasyon ng Graph: Kapag nabuo na ang natural na graph, ginagamit ito para gawing regular ang proseso ng pagsasanay ng neural network. Hinihikayat ng regularisasyong ito ang modelo na matuto ng maayos at pare-parehong mga representasyon para sa mga konektadong node sa graph. Sa pamamagitan ng pagpapatupad ng regularization na ito, mas makakapag-generalize ang modelo sa hindi nakikitang mga punto ng data.
3. Pagpapalaki ng Graph: Magagamit din ang mga natural na graph upang dagdagan ang data ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagsasama ng mga feature na nakabatay sa graph sa input ng neural network. Nagbibigay-daan ito sa modelo na matuto mula sa parehong feature na data at relational na impormasyon na naka-encode sa graph, na humahantong sa mas matatag at tumpak na mga hula.
4. Mga Pag-embed ng Graph: Maaaring gamitin ang mga natural na graph upang matuto ng mga mababang-dimensional na pag-embed para sa mga node sa graph. Ang mga pag-embed na ito ay kumukuha ng structural at relational na impormasyon na naroroon sa graph, na maaaring higit pang magamit bilang input feature para sa neural network. Sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga makabuluhang representasyon mula sa graph, mas mahuhuli ng modelo ang mga pinagbabatayan na pattern sa data.
Ang mga natural na graph ay maaaring epektibong magamit upang sanayin ang mga neural network sa pamamagitan ng pagbibigay ng karagdagang relational na impormasyon at structural dependencies na nasa data. Sa pamamagitan ng pagsasama ng mga natural na graph sa proseso ng pagsasanay na may mga balangkas tulad ng NSL, makakamit ng mga neural network ang pinahusay na performance at generalization sa iba't ibang gawain sa machine learning.
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