Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang framework sa TensorFlow na nagbibigay-daan para sa pagsasanay ng mga neural network gamit ang mga structured na signal bilang karagdagan sa mga karaniwang input ng feature. Ang mga structured na signal ay maaaring katawanin bilang mga graph, kung saan ang mga node ay tumutugma sa mga pagkakataon at ang mga gilid ay kumukuha ng mga ugnayan sa pagitan nila. Maaaring gamitin ang mga graph na ito upang mag-encode ng iba't ibang uri ng impormasyon, tulad ng pagkakatulad, hierarchy, o proximity, at maaaring gamitin upang gawing regular ang proseso ng pagsasanay ng mga neural network.
Ang structure input sa Neural Structured Learning ay talagang magagamit para gawing regular ang pagsasanay ng isang neural network. Sa pamamagitan ng pagsasama ng impormasyong nakabatay sa graph sa panahon ng pagsasanay, binibigyang-daan ng NSL ang modelo na matuto hindi lamang mula sa raw input data kundi pati na rin sa mga ugnayang naka-encode sa graph. Ang karagdagang pinagmumulan ng impormasyon na ito ay maaaring makatulong na mapabuti ang mga kakayahan sa pangkalahatan ng modelo, lalo na sa mga sitwasyon kung saan limitado o maingay ang may label na data.
Ang isang karaniwang paraan para magamit ang structure input para sa regularization ay sa pamamagitan ng paggamit ng mga graph regularization techniques. Hinihikayat ng regularization ng graph ang modelo na gumawa ng mga pag-embed na gumagalang sa istruktura ng graph, sa gayon ay nagpo-promote ng pagiging maayos at pare-pareho sa mga natutunang representasyon. Karaniwang idinaragdag ang termino para sa regularisasyon sa function ng pagkawala sa panahon ng pagsasanay, na nagpaparusa sa mga paglihis mula sa inaasahang mga ugnayang nakabatay sa graph.
Halimbawa, isaalang-alang ang isang senaryo kung saan nagsasanay ka ng neural network para sa pag-uuri ng dokumento. Bilang karagdagan sa nilalaman ng teksto ng mga dokumento, mayroon ka ring impormasyon tungkol sa pagkakatulad ng mga dokumento batay sa nilalaman ng mga ito. Sa pamamagitan ng pagbuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga dokumento at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga pagkakatulad na relasyon, maaari mong isama ang structure input na ito sa NSL upang gabayan ang proseso ng pag-aaral. Pagkatapos ay matututunan ng modelo na hindi lamang pag-uri-uriin ang mga dokumento batay sa kanilang nilalaman ngunit isinasaalang-alang din ang mga pagkakatulad ng dokumento na naka-encode sa graph.
Higit pa rito, ang structure input ay maaaring maging partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan ang data ay nagpapakita ng natural na graph structure, gaya ng mga social network, citation network, o biological network. Sa pamamagitan ng pagkuha ng mga likas na ugnayan sa data sa pamamagitan ng graph, makakatulong ang NSL na gawing regular ang proseso ng pagsasanay at pagbutihin ang pagganap ng modelo sa mga gawaing may kinalaman sa pagsasamantala sa mga relasyong ito.
Ang structure input sa Neural Structured Learning ay maaaring epektibong magamit para gawing regular ang pagsasanay ng isang neural network sa pamamagitan ng pagsasama ng impormasyong nakabatay sa graph na umaakma sa raw input data. Mapapahusay ng diskarteng ito sa regularization ang mga kakayahan at pagganap ng generalization ng modelo, lalo na sa mga sitwasyon kung saan available ang mga structured na signal at makakapagbigay ng mahahalagang insight para sa pag-aaral.
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