Regulacija grafa je temeljna tehnika strojnega učenja, ki vključuje izdelavo grafa, kjer vozlišča predstavljajo podatkovne točke, robovi pa razmerja med podatkovnimi točkami. V kontekstu nevronsko strukturiranega učenja (NSL) s TensorFlow je graf sestavljen z definiranjem, kako so podatkovne točke povezane na podlagi njihovih podobnosti ali odnosov. Za ustvarjanje tega grafa je odgovoren podatkovni znanstvenik ali inženir strojnega učenja, ki načrtuje model.
Za izdelavo grafa za ureditev grafa v NSL običajno sledimo naslednjim korakom:
1. Predstavitev podatkov: Prvi korak je predstavitev podatkovnih točk v ustreznem formatu. To lahko vključuje kodiranje podatkovnih točk kot značilnih vektorjev ali vdelav, ki zajemajo ustrezne informacije o podatkih.
2. Mera podobnosti: Nato je opredeljena mera podobnosti za količinsko opredelitev odnosov med podatkovnimi točkami. To bi lahko temeljilo na različnih metrikah, kot so evklidska razdalja, kosinusna podobnost ali meritve na podlagi grafov, kot so najkrajše poti.
3. Prag: Odvisno od uporabljene mere podobnosti se lahko uporabi prag za določitev, katere podatkovne točke so povezane v grafu. Podatkovne točke s podobnostmi nad pragom so v grafu povezane z robovi.
4. Gradnja grafov: Z uporabo izračunanih podobnosti in pragov je sestavljena struktura grafa, kjer vozlišča predstavljajo podatkovne točke, robovi pa razmerja med njimi. Ta graf služi kot osnova za uporabo tehnik urejanja grafov v okviru NSL.
5. Vključitev v model: Ko je graf sestavljen, je integriran v model strojnega učenja kot izraz za regulacijo. Z izkoriščanjem strukture grafa med usposabljanjem se lahko model uči iz podatkov in odnosov, kodiranih v grafu, kar vodi do izboljšane zmogljivosti posploševanja.
Na primer, pri delno nadzorovani učni nalogi, kjer so na voljo označene in neoznačene podatkovne točke, lahko ureditev grafa pomaga razširjati informacije o oznaki skozi graf, da se izboljšajo napovedi modela na neoznačenih podatkovnih točkah. Z izkoriščanjem odnosov med podatkovnimi točkami se lahko model nauči bolj robustne predstavitve, ki zajame osnovno strukturo distribucije podatkov.
Regulacija grafa v kontekstu NSL s TensorFlow vključuje izdelavo grafa, kjer vozlišča predstavljajo podatkovne točke, robovi pa razmerja med podatkovnimi točkami. Za ustvarjanje tega grafa je odgovoren podatkovni znanstvenik ali inženir strojnega učenja, ki definira predstavitev podatkov, meritev podobnosti, prag in korake za izgradnjo grafa za vključitev grafa v model strojnega učenja za izboljšano delovanje.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow:
- Kako lahko uporabimo vdelano plast za samodejno dodelitev ustreznih osi za graf predstavitve besed kot vektorjev?
- Kakšen je namen največjega združevanja v CNN?
- Kako se postopek ekstrakcije značilnosti v konvolucijski nevronski mreži (CNN) uporablja za prepoznavanje slik?
- Ali je treba uporabiti funkcijo asinhronega učenja za modele strojnega učenja, ki se izvajajo v TensorFlow.js?
- Kaj je parameter največjega števila besed API-ja TensorFlow Keras Tokenizer?
- Ali je mogoče API TensorFlow Keras Tokenizer uporabiti za iskanje najpogostejših besed?
- Kaj je TOCO?
- Kakšno je razmerje med številom epoh v modelu strojnega učenja in natančnostjo napovedi pri izvajanju modela?
- Ali API za sosednje pakete v Neural Structured Learning of TensorFlow ustvari razširjen nabor podatkov za usposabljanje na podlagi podatkov naravnega grafa?
- Kaj je API za sosednje pakete v nevronsko strukturiranem učenju TensorFlow?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals