Neural Structured Learning (NSL) on TensorFlow'n kehys, joka mahdollistaa hermoverkkojen koulutuksen käyttämällä strukturoituja signaaleja vakiotoimintotulojen lisäksi. Strukturoidut signaalit voidaan esittää kuvaajina, joissa solmut vastaavat esiintymiä ja reunat vangitsevat niiden väliset suhteet. Näitä kaavioita voidaan käyttää koodaamaan erityyppisiä tietoja, kuten samankaltaisuutta, hierarkiaa tai läheisyyttä, ja niitä voidaan hyödyntää hermoverkkojen koulutusprosessin laillistamiseen.
Neural Structured Learningin rakennesyötettä voidaan todellakin hyödyntää hermoverkon koulutuksen laillistamiseen. Sisällyttämällä kaaviopohjaiset tiedot koulutuksen aikana NSL mahdollistaa mallin oppimisen paitsi raakasyötedatasta myös graafiin koodatuista suhteista. Tämä lisätietolähde voi auttaa parantamaan mallin yleistysominaisuuksia erityisesti skenaarioissa, joissa merkitty data on rajoitettua tai meluisaa.
Yksi yleinen tapa hyödyntää rakenteen syöttöä regularisointia varten on käyttää graafin regularisointitekniikoita. Graafisen säännöstely rohkaisee mallia tuottamaan graafin rakennetta kunnioittavia upotuksia, mikä edistää opittujen esitysten tasaisuutta ja johdonmukaisuutta. Tämä regularisointitermi lisätään tyypillisesti tappiofunktioon harjoittelun aikana, mikä rankaisee poikkeamia odotetuista kaaviopohjaisista suhteista.
Harkitse esimerkiksi tilannetta, jossa koulutat hermoverkkoa dokumenttien luokitteluun. Asiakirjojen tekstisisällön lisäksi sinulla on myös tietoa asiakirjojen samankaltaisuudesta niiden sisällön perusteella. Luomalla kaavion, jossa solmut edustavat asiakirjoja ja reunat edustavat samankaltaisuussuhteita, voit sisällyttää tämän rakennesyötteen NSL:ään ohjaamaan oppimisprosessia. Malli voi sitten oppia paitsi luokittelemaan asiakirjoja niiden sisällön perusteella, myös ottamaan huomioon graafiin koodatut dokumenttien yhtäläisyydet.
Lisäksi rakenteen syöttäminen voi olla erityisen hyödyllistä skenaarioissa, joissa datalla on luonnollinen graafirakenne, kuten sosiaalisissa verkostoissa, lainausverkostoissa tai biologisissa verkostoissa. Sieppaamalla datan luontaiset suhteet kaavion kautta NSL voi auttaa säätämään koulutusprosessia ja parantaa mallin suorituskykyä tehtävissä, joihin liittyy näiden suhteiden hyödyntäminen.
Neural Structured Learningin rakennesyötettä voidaan tehokkaasti käyttää hermoverkon koulutuksen laillistamiseen sisällyttämällä siihen graafipohjaista tietoa, joka täydentää raakasyötetietoa. Tämä regularisointitekniikka voi parantaa mallin yleistyskykyä ja suorituskykyä erityisesti skenaarioissa, joissa on saatavilla strukturoituja signaaleja, ja se voi tarjota arvokkaita oivalluksia oppimiseen.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/TFF TensorFlow -perusteet:
- Kuinka voidaan käyttää upotuskerrosta määrittämään automaattisesti oikeat akselit sanojen vektoreiden esittämiseen?
- Mikä on max poolingin tarkoitus CNN:ssä?
- Miten konvoluutiohermoverkon (CNN) piirteiden erotusprosessia sovelletaan kuvantunnistukseen?
- Onko tarpeen käyttää asynkronista oppimistoimintoa koneoppimismalleissa, jotka toimivat TensorFlow.js:ssa?
- Mikä on TensorFlow Keras Tokenizer API:n suurin sanamäärä -parametri?
- Voidaanko TensorFlow Keras Tokenizer API:ta käyttää yleisimpien sanojen löytämiseen?
- Mikä on TOCO?
- Mikä on suhde useiden aikakausien välillä koneoppimismallissa ja mallin suorittamisen ennusteen tarkkuudella?
- Tuottaako TensorFlow'n Neural Structured Learningin paketin naapurien API lisätyn harjoitustietojoukon luonnolliseen graafitietoon?
- Mikä on TensorFlow'n Neural Structured Learning -paketin naapurien API?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentalsissa