Nevronsko strukturirano učenje (NSL) je ogrodje strojnega učenja, ki integrira strukturirane signale v proces usposabljanja. Ti strukturirani signali so običajno predstavljeni kot grafi, kjer vozlišča ustrezajo primerkom ali funkcijam, robovi pa zajemajo razmerja ali podobnosti med njimi. V kontekstu TensorFlow vam NSL omogoča, da med usposabljanjem nevronskih mrež vključite tehnike regulacije grafov, pri čemer izkoristite informacije, kodirane v grafu, za izboljšanje generalizacije in robustnosti modela.
Eno pogosto vprašanje, ki se pojavi, je, ali je mogoče NSL uporabiti s podatki, za katere ni naravnega grafa. Odgovor je pritrdilen, NSL je še vedno mogoče učinkovito uporabiti, tudi če v podatkih ni na voljo eksplicitnega grafa. V takšnih primerih lahko sestavite graf na podlagi inherentne strukture ali odnosov podatkov. Na primer, pri nalogah razvrščanja besedila lahko zgradite graf, kjer vozlišča predstavljajo besede ali stavke, robovi pa označujejo semantične podobnosti ali vzorce sopojavnosti.
Poleg tega NSL zagotavlja prilagodljivost za definiranje mehanizmov za gradnjo grafov po meri, prilagojenih posebnim značilnostim podatkov. To vam omogoča, da zajamete znanje ali odvisnosti, specifične za domeno, ki morda niso razvidne zgolj iz neobdelanih vhodnih funkcij. Z vključitvijo takšnega znanja o domeni v proces usposabljanja NSL omogoča nevronski mreži, da se učinkoviteje uči iz podatkov in naredi boljše napovedi.
V scenarijih, kjer naravni graf ni prisoten ali takoj na voljo, NSL ponuja zmogljivo orodje za obogatitev učnega procesa z uvedbo strukturiranih signalov, ki kodirajo dragocene informacije, ki presegajo tisto, kar lahko posredujejo neobdelane funkcije. To lahko vodi do izboljšane zmogljivosti modela, zlasti pri nalogah, kjer imajo razmerja ali odvisnosti med primerki ključno vlogo pri natančnosti napovedi.
Za nadaljnjo ponazoritev tega koncepta razmislite o sistemu priporočil, kjer uporabniki komunicirajo z elementi. Čeprav so neobdelani podatki lahko sestavljeni iz interakcij med uporabnikom in elementom, brez eksplicitne predstavitve grafa, lahko NSL sestavi graf, kjer so uporabniki in elementi vozlišča, povezana z robovi, ki označujejo interakcije. Z usposabljanjem modela priporočil s to ureditvijo grafa lahko sistem izkoristi implicitna razmerja med uporabniki in elementi za izdelavo bolj prilagojenih in natančnih priporočil.
Nevronsko strukturirano učenje je mogoče učinkovito uporabiti s podatki, ki nimajo naravnega grafa, tako da izdelate grafe po meri na podlagi inherentne strukture podatkov ali znanja, specifičnega za področje. Ta pristop izboljša učni proces z vključitvijo dragocenih strukturiranih signalov, kar vodi do izboljšane generalizacije modela in učinkovitosti pri različnih nalogah strojnega učenja.
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