Ang Neural Structured Learning (NSL) ay isang machine learning framework na binuo ng Google 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 balangkas na ito ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga sitwasyon kung saan ang data ay may likas na istraktura na maaaring magamit upang mapabuti ang pagganap ng modelo. Sa konteksto ng pagkakaroon ng maraming larawan ng mga pusa at aso, maaaring ilapat ang NSL upang mapahusay ang proseso ng pagkatuto sa pamamagitan ng pagsasama ng mga relasyon sa pagitan ng mga larawan sa proseso ng pagsasanay.
Ang isang paraan na mailalapat ang NSL sa sitwasyong ito ay sa pamamagitan ng paggamit ng graph regularization. Kasama sa regularization ng graph ang pagbuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data (mga larawan ng mga pusa at aso sa kasong ito) at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Ang mga ugnayang ito ay maaaring tukuyin batay sa pagkakatulad sa pagitan ng mga larawan, tulad ng mga larawang nakikitang magkatulad na konektado ng isang gilid sa graph. Sa pamamagitan ng pagsasama ng istruktura ng graph na ito sa proseso ng pagsasanay, hinihikayat ng NSL ang modelo na matuto ng mga representasyon na gumagalang sa mga ugnayan sa pagitan ng mga larawan, na humahantong sa pinahusay na generalization at tibay.
Kapag nagsasanay ng neural network gamit ang NSL na may graph regularization, natututo ang modelo hindi lamang sa mga hilaw na halaga ng pixel ng mga larawan kundi pati na rin sa mga ugnayang naka-encode sa graph. Makakatulong ito sa modelo na mag-generalize nang mas mahusay sa hindi nakikitang data, dahil natututo itong makuha ang pinagbabatayan na istraktura ng data na higit pa sa mga indibidwal na halimbawa. Sa konteksto ng mga larawan ng mga pusa at aso, ito ay maaaring mangahulugan na ang modelo ay natututo ng mga tampok na partikular sa bawat klase ngunit nakakakuha din ng mga pagkakatulad at pagkakaiba sa pagitan ng dalawang klase batay sa mga ugnayan sa graph.
Upang masagot ang tanong kung ang NSL ay makakagawa ng mga bagong larawan batay sa mga umiiral na larawan, mahalagang linawin na ang NSL mismo ay hindi gumagawa ng mga bagong larawan. Sa halip, ginagamit ang NSL upang pahusayin ang proseso ng pagsasanay ng isang neural network sa pamamagitan ng pagsasama ng mga structured na signal, gaya ng mga relasyon sa graph, sa proseso ng pag-aaral. Ang layunin ng NSL ay pahusayin ang kakayahan ng modelo na matuto mula sa data na ibinigay nito, sa halip na bumuo ng mga bagong punto ng data.
Maaaring ilapat ang NSL sa pagsasanay sa mga neural network sa mga dataset na may mga structured na relasyon, tulad ng mga larawan ng mga pusa at aso, sa pamamagitan ng pagsasama ng regularization ng graph upang makuha ang pinagbabatayan na istraktura ng data. Maaari itong humantong sa pinahusay na performance ng modelo at generalization sa pamamagitan ng paggamit ng mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data bilang karagdagan sa mga raw na feature ng data.
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