Ano ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning ng TensorFlow ?
Ang pack neighbors API sa Neural Structured Learning (NSL) ng TensorFlow ay isang mahalagang feature na nagpapahusay sa proseso ng pagsasanay gamit ang mga natural na graph. Sa NSL, pinapadali ng pack neighbors API ang paglikha ng mga halimbawa ng pagsasanay sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng impormasyon mula sa mga kalapit na node sa isang istraktura ng graph. Ang API na ito ay partikular na kapaki-pakinabang kapag nakikitungo sa graph-structured data,
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
Magagamit ba ang structure input sa Neural Structured Learning para gawing regular ang pagsasanay ng isang neural network?
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
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap