Maaari bang gamitin ang Neural Structured Learning sa data kung saan walang natural na graph?
Sabado, 13 Abril 2024
by ankarb
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, pinapayagan ka ng NSL na isama ang mga diskarte sa graph-regularization sa panahon ng pagsasanay.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Neural Structured Learning na may TensorFlow, Pagsasanay na may natural na mga grap
Naka-tag sa ilalim ng:
Artipisyal na Talino, CUSTOM GRAPHS, Regularisasyon ng Graph, Pag-aaral ng Machine, Mga Neural Network, MGA SISTEMA NG REKOMENDASYON