Ang graph regularization ay isang pangunahing pamamaraan sa machine learning na kinabibilangan ng pagbuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Sa konteksto ng Neural Structured Learning (NSL) kasama ang TensorFlow, ang graph ay binuo sa pamamagitan ng pagtukoy kung paano konektado ang mga data point batay sa kanilang pagkakapareho o relasyon. Ang responsibilidad ng paggawa ng graph na ito ay nakasalalay sa data scientist o machine learning engineer na nagdidisenyo ng modelo.
Upang makabuo ng graph para sa regularization ng graph sa NSL, karaniwang sinusunod ang mga sumusunod na hakbang:
1. Representasyon ng Data: Ang unang hakbang ay ang kumakatawan sa mga punto ng data sa isang angkop na format. Maaaring kabilang dito ang pag-encode ng mga punto ng data bilang mga vector ng tampok o pag-embed na kumukuha ng nauugnay na impormasyon tungkol sa data.
2. Sukat ng Pagkakatulad: Susunod, tinukoy ang isang sukatan ng pagkakatulad upang mabilang ang mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Ito ay maaaring nakabatay sa iba't ibang sukatan gaya ng Euclidean distance, cosine similarity, o graph-based na mga sukat tulad ng pinakamaikling landas.
3. Thresholding: Depende sa ginamit na sukat ng pagkakatulad, maaaring maglapat ng threshold upang matukoy kung aling mga data point ang konektado sa graph. Ang mga punto ng data na may pagkakatulad sa itaas ng threshold ay konektado sa pamamagitan ng mga gilid sa graph.
4. Konstruksyon ng Graph: Gamit ang mga nakalkulang pagkakatulad at thresholding, ang isang istraktura ng graph ay binuo kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga ito. Ang graph na ito ay nagsisilbing batayan para sa paglalapat ng mga diskarte sa regularization ng graph sa balangkas ng NSL.
5. Pagsasama sa Modelo: Kapag nabuo na ang graph, isinama ito sa modelo ng machine learning bilang termino ng regularization. Sa pamamagitan ng paggamit sa istraktura ng graph sa panahon ng pagsasanay, ang modelo ay maaaring matuto mula sa parehong data at mga relasyon na naka-encode sa graph, na humahantong sa pinahusay na pagganap ng generalization.
Halimbawa, sa isang semi-supervised na gawain sa pag-aaral kung saan available ang mga may label at walang label na mga punto ng data, ang regularization ng graph ay maaaring makatulong sa pagpapalaganap ng impormasyon ng label sa pamamagitan ng graph upang mapahusay ang mga hula ng modelo sa mga walang label na mga punto ng data. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data, ang modelo ay maaaring matuto ng isang mas matatag na representasyon na kumukuha ng pinagbabatayan na istraktura ng pamamahagi ng data.
Ang regularization ng graph sa konteksto ng NSL sa TensorFlow ay kinabibilangan ng pagbuo ng isang graph kung saan ang mga node ay kumakatawan sa mga punto ng data at ang mga gilid ay kumakatawan sa mga ugnayan sa pagitan ng mga punto ng data. Ang responsibilidad ng paggawa ng graph na ito ay nakasalalay sa data scientist o machine learning engineer, na tumutukoy sa representasyon ng data, sukat ng pagkakatulad, thresholding, at mga hakbang sa pagbuo ng graph upang isama ang graph sa modelo ng machine learning para sa pinahusay na performance.
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