Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang machine learning framework na nagsasama ng mga structured na signal sa proseso ng pagsasanay. Ang mga structured na signal na ito ay karaniwang kinakatawan bilang mga graph, kung saan ang mga node ay tumutugma sa mga instance o feature, at ang mga gilid ay kumukuha ng mga relasyon o pagkakatulad sa pagitan ng mga ito. Sa konteksto ng TensorFlow, binibigyang-daan ka ng NSL na isama ang mga diskarte sa graph-regularization sa panahon ng pagsasanay ng mga neural network, na ginagamit ang impormasyong naka-encode sa graph upang mapabuti ang generalization at tibay ng modelo.
Ang isang karaniwang tanong na lumalabas ay kung ang NSL ay maaaring gamitin sa data na walang natural na graph. Ang sagot ay oo, mabisa pa ring mailapat ang NSL kahit na walang tahasang graph na magagamit sa data. Sa ganitong mga kaso, maaari kang bumuo ng isang graph batay sa likas na istraktura o mga relasyon ng data. Halimbawa, sa mga gawain sa pag-uuri ng teksto, maaari kang bumuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga salita o pangungusap, at ang mga gilid ay nagpapahiwatig ng pagkakapareho ng semantiko o mga pattern ng co-occurrence.
Bukod dito, ang NSL ay nagbibigay ng kakayahang umangkop upang tukuyin ang mga custom na mekanismo ng pagbuo ng graph na iniayon sa mga partikular na katangian ng data. Binibigyang-daan ka nitong makuha ang kaalaman o mga dependency na partikular sa domain na maaaring hindi nakikita mula sa mga feature ng raw input lamang. Sa pamamagitan ng pagsasama ng naturang kaalaman sa domain sa proseso ng pagsasanay, binibigyang-daan ng NSL ang neural network na matuto nang mas epektibo mula sa data at gumawa ng mas mahusay na mga hula.
Sa mga sitwasyon kung saan walang natural na graph ang naroroon o madaling magagamit, nag-aalok ang NSL ng isang makapangyarihang tool upang pagyamanin ang proseso ng pag-aaral sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga structured na signal na nag-encode ng mahalagang impormasyon na higit sa kung ano ang maaaring ihatid ng mga raw na feature. Maaari itong humantong sa pinahusay na pagganap ng modelo, lalo na sa mga gawain kung saan ang mga ugnayan o dependency sa pagitan ng mga pagkakataon ay may mahalagang papel sa katumpakan ng hula.
Upang higit pang ilarawan ang konseptong ito, isaalang-alang ang isang sistema ng rekomendasyon kung saan nakikipag-ugnayan ang mga user sa mga item. Bagama't ang raw data ay maaaring binubuo ng mga pakikipag-ugnayan ng user-item, nang walang tahasang representasyon ng graph, ang NSL ay maaaring bumuo ng isang graph kung saan ang mga user at item ay mga node na konektado sa pamamagitan ng mga gilid na nagpapahiwatig ng mga pakikipag-ugnayan. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa modelo ng rekomendasyon sa regularization ng graph na ito, maaaring magamit ng system ang mga implicit na ugnayan sa pagitan ng mga user at mga item upang makagawa ng mas personalized at tumpak na mga rekomendasyon.
Maaaring epektibong magamit ang Neural Structured Learning sa data na walang natural na graph sa pamamagitan ng pagbuo ng mga custom na graph batay sa likas na istraktura ng data o kaalamang partikular sa domain. Pinapahusay ng diskarteng ito ang proseso ng pag-aaral sa pamamagitan ng pagsasama ng mahahalagang structured na signal, na humahantong sa pinahusay na generalization ng modelo at pagganap 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